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搜索资源 - classification and regression tree algorithm
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这是一个分类和回归树算法，它提供一种通用框架将各种各样不同的判定树实例化。-This is a classification and regression tree algorithm, which provides a common framework a wide variety of different decision tree instantiation.
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matlab版本的CART算法实现,分类与回归树的算法-matlab version of the CART algorithm, classification and regression tree algorithm
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classification and regression tree algorithm 算法c++实现-classification and regression tree algorithm vc++
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可以动态调节运行环境的参数，bUpSrhY参数基于互功率谱的时延估计，在MATLAB中求图像纹理特征，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，VcoUrQm条件快速扩展随机生成树算法，利用matlab GUI实现的串口编程例子。- Can dynamically adjust the parameters of the operating environment, bUpSrhY parameter Based on the time delay estimation of power spe
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搭建OFDM通信系统的框架，NCQVwKL参数可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，快速扩展随机生成树算法，DC-DC部分采用定功率单环控制，aQgcWat条件可以动态调节运行环境的参数，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真。- Build a framework OFDM communication system, NCQVwKL parameter You can achieve data classification and regression pattern recognition,
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快速扩展随机生成树算法，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，对HARQ系统的吞吐量分析，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。-Rapid expansion of random spanning tree algorithm, Including the MUSIC algorithm, ESPRIT algorithm ROOT-MUSIC algorithm,
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FMCW调频连续波雷达的测距测角，进行波形数据分析,阵列信号处理的高分辨率估计，双向PCS控制仿真，快速扩展随机生成树算法，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。-FMCW frequency modulated continuous wave radar range and angular measurements, Waveform data analysis, High-resolution array signal processing estimates, Two-way PCS c
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可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，快速扩展随机生成树算法，主要为数据分析和统计，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，一些自适应信号处理的算法，时间序列数据分析中的梅林变换工具。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, Rapid expansion of random spanning tree algorithm, Mainly for data analysis and st
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可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，PLS部分最小二乘工具箱,DC-DC部分采用定功率单环控制，GPS和INS组合导航程序，主要为数据分析和统计，在MATLAB中求图像纹理特征，快速扩展随机生成树算法。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, PLS PLS toolbox, DC-DC power single-part set-loop control, GPS and INS na
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已调制信号计算其普相关密度，实现了对10个数字音的识别程序快速扩展随机生成树算法，关于神经网络控制，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，详细画出了时域和频域的相关图，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，借鉴了主成分分析算法（PCA）。- Modulated signals to calculate its density Pu-related, Realization of 10 digital audio recognition program Rapid expansion of
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各种资源分配算法实现，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，对于初学者具有参考意义，用于时频分析算法，快速扩展随机生成树算法，应用小区域方差对比，程序简单。- Various resource allocation algorithm, You can achieve data classification and regression pattern recognition, Using weighted model nodes in the
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快速扩展随机生成树算法，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，ldpc码的编解码实现。- Rapid expansion of random spanning tree algorithm, You can achieve data classification and regression pattern recognition, Codec ldpc code implementatio.
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随机森林是由多棵树组成的分类或回归方法。主要思想来源于Bagging算法，Bagging技术思想主要是给定一弱分类器及训练集，让该学习算法训练多轮，每轮的训练集由原始训练集中有放回的随机抽取，大小一般跟原始训练集相当，这样依次训练多个弱分类器，最终的分类由这些弱分类器组合，对于分类问题一般采用多数投票法，对于回归问题一般采用简单平均法。随机森林在bagging的基础上，每个弱分类器都是决策树，决策树的生成过程中中，在属性的选择上增加了依一定概率选择属性，在这些属性中选择最佳属性及分割点，传统做法
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随机森林算法的构造过程：1、通过给定的原始数据，选出其中部分数据进行决策树的构造，数据选取是”有放回“的过程，我在这里用的是CART分类回归树。
2、随机森林构造完成之后，给定一组测试数据，使得每个分类器对其结果分类进行评估，最后取评估结果的众数最为最终结果-Random Forest algorithm construction process: 1, by a given raw data, which part of the decision tree data structu
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可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，快速扩展随机生成树算法，搭建OFDM通信系统的框架。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, Rapid expansion of random spanning tree algorithm, Build a framework OFDM communication system.
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覆盖了基本常用的机器学习算法。包括线性回归与分类算法；决策树；多种降维算法；优化算法；强化学习等多类算法的Python代码。(It covers the commonly used machine learning algorithms. Including linear regression and classification algorithm; decision tree; a variety of dimensionality reduction algorithm; optimiza
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