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  1. C4.5

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  2. 数据挖掘分类算法决策树C4.5数据挖掘分类算法决策树C4.5-data mining C4.5
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2017-05-03
    • 文件大小:892.57kb
    • 提供者:钱晨
  1. ID3

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  2. id3,数据挖掘的决策树的经典算法,利用Java实现-data mining
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2017-04-13
    • 文件大小:2.38kb
    • 提供者:kangta
  1. CART

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  2. CART是决策树算法的一种,是数据挖掘的重要组成部分。-CART is a decision tree algorithm, is an important part of data mining.
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2017-04-13
    • 文件大小:1.52kb
    • 提供者:yanghongmei
  1. DecisionTree

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  2. matlab代码实现决策树,是学习数据挖掘的基本分类器的入门代码-DecisionTree classifier about data mining coded by matlab
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2017-04-14
    • 文件大小:3.66kb
    • 提供者:JOSEPH
  1. TreeGrowthForIris

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  2. 数据挖掘十大算法之一,决策树归纳算法,用于iris.data数据,能够实际运行-Data mining is one of ten algorithms, decision tree induction algorithm for iris.data data, can actually run
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2017-04-14
    • 文件大小:4.23kb
    • 提供者:何志强
  1. datamining

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  2. PDF格式的PPT,来自英国南安普顿大学。主要介绍了数据挖掘的技术以及应用,包括决策树,推荐系统,文本聚类,搜索引擎,购物篮子分析。-PPT PDF format, the University of Southampton. It introduces data mining technology and applications, including decision, recommendation systems, text clustering, search engines, sho
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2017-05-28
    • 文件大小:9.98mb
    • 提供者:余镇江
  1. jueceshu

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  2. 数据挖掘,决策树算法(对天气状况影响运不运动进行决策),代码完整,附带数据。-Data mining, decision tree algorithm (weather affect shipment don t make decisions), code complete, the supplementary data.
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2017-05-04
    • 文件大小:11.82kb
    • 提供者:赵阿阿
  1. datamining

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  2. 这是一个数据挖掘的算法模型,可以实现多维度、多数据、多分类的数据分析。包含对样本和数据的预处理算法,LM神经网络算法和DT决策树算法,并对两种模型进行评价的算法。-This is a data mining algorithm model, you can achieve multi-dimensional, multi-data, multi-class data analysis. Including the preprocessing algorithm for samples and d
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2017-12-12
    • 文件大小:3.01kb
    • 提供者:keran
  1. 6475607

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  2. 决策树算法C4 5源码, The directory Data contains some sample datasets M()
  3. 所属分类:数据挖掘

    • 发布日期:2018-01-05
    • 文件大小:145kb
    • 提供者:Ayaseacis
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