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- 决策树分类法，通过决策树分类方法将数据集分类，传统的数据挖掘方法。-Decision tree classification, classification by decision tree classification data sets, the traditional data mining methods.
shujuwajuelunwen
- 这是数据挖掘的论文 关于决策树的 有测试集-This is the thesis of data mining on a test set of the decision tree
decisiontree
- 决策树算法程序，用于分类 使用的数据集为合成标签数据集-failed to translate
The-programming-collective-wisdom
- 《集体智慧编程》(programming collective intelligence building smart web 2.0 applications)以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数
ID3
- 大学数据挖掘课程设计决策树算法，对多维数据集挖掘-The university data mining curriculum design decision tree algorithm, the cube mining
C4.5
- C4.5 算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描
DCT
- 机器学习的决策树，通过调用sklearn中的函数完成，同时可以对txt文件中的数据集进行分类(Decision Tree,machine learning,separate the dataset in txt files.)
ID3
- 基于matlab的决策树ID3算法，完成对数据集的分类问题(Based on matlab decision tree ID3 algorithm, the classification of data sets is completed.)