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【Mathimatics-Numerical algorithms】 C4_5 DL : 0: 数据挖掘入门算法，用于机器学习，语言为matlab语言，是id3算法的改进(dataming The introduction of data mining algorithm for machine learning, language for MATLAB language,)
Update : 2024-05-11 Size : 2048 Publisher : 小敏敏敏敏
【Data structs】 kaperlink-handling DL : 0: C5 0 决策树源码, 此算法要优于C4 5算法()
Update : 2024-05-11 Size : 72704 Publisher : Chifg
【Big Data】 xsrqu DL : 0: 这是一个有关决策树分类器中C4 5算法的原程序()
Update : 2024-05-11 Size : 136192 Publisher : VUG$5119
【Other】 7016287 DL : 0: 数据挖掘matlab源码,包含机器学习领域中经典算法如ID3,C4 5,NN,CARD,EM等()
Update : 2024-05-11 Size : 563200 Publisher : WDW%4019862
【Mathimatics-Numerical algorithms】 classical-machine-learning-algorithm-master DL : 0: bayesian, k-means, knn, SVM, The Apriori algorithm, expectation-maximization(EM), C4.5, page rank, AdaBoost, CART
Update : 2024-05-11 Size : 11264 Publisher : 莲66
【Other】 id3决策树——new DL : 0: 这是一个ID3决策树分类的代码用于分类器的计算，大家下载类以后可以学习使用，ID3是一种比较古老的决策树，最新的有C4.5等(This is an ID3 decision tree classification code for classifier calculation, which can be used after downloading the class. ID3 is a relatively ancient decision tree, with the latest C4.5 and so on)
Update : 2024-05-11 Size : 12288 Publisher : niuzhanhua
【AI-NN-PR】 uskt DL : 0: 入侵检测数据检测算法,根据C4 5源码改编()
Update : 2024-05-11 Size : 14336 Publisher : Mqrnq
【DataMining】 HSZPD DL : 0: 由于ID3算法在实际应用中存在一些问题,于是Quilan提出了C4 5算法,严格上说C4 5只能是ID3的一个改进算法,()
Update : 2024-05-11 Size : 64512 Publisher : Reibew
【Mathimatics-Numerical algorithms】决策树与随机森林 DL : 0: 给出对决策树与随机森林的认识。主要分析决策树的学习算法：信息增益和ID3、C4.5、CART树，然后给出随机森林。决策树中，最重要的问题有3个: 1. 特征选择。即选择哪个特征作为某个节点的分类特征； 2. 特征值的选择。即选择好特征后怎么划分子树； 3. 决策树出现过拟合怎么办？下面分别就以上问题对决策树给出解释。决策树往往是递归的选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割。(The understanding of decision tree and random forest is given. This paper mainly analyzes the learning algorithm of decision tree: information gain and ID3, C4.5, CART tree, and then give the random forest. Among the decision trees, there are 3 of the most important issues. 1. feature selection. Which is to choose which feature as the classification of a node; 2. the selection of eigenvalues. That is, how to divide the subtrees after the selection of the good features. 3. how to do the fitting of the decision tree? The following questions are explained on the decision tree respectively. The decision tree is often the optimal feature of the recursive selection, and the training data are segmented according to the feature.)
Update : 2024-05-11 Size : 2114560 Publisher : ZJN27
【Mathimatics-Numerical algorithms】 RMCBJI DL : 0: 入侵检测数据检测算法,根据C4 5源码改编()
Update : 2024-05-11 Size : 14336 Publisher : qiofrgd
【Big Data】 rhducndsignal DL : 0: 由于ID3算法在实际应用中存在一些问题,于是Quilan提出了C4 5算法,严格上说C4 5只能是ID3的一个改进算法,()
Update : 2024-05-11 Size : 64512 Publisher : SLP%2D339338
【Big Data】 pxonxuv DL : 0: 这是一个有关决策树分类器中C4 5算法的原程序()
Update : 2024-05-11 Size : 136192 Publisher : qapemj
【AI-NN-PR】 297904 DL : 0: 决策树技术之ID3以及C4 5算法学习,很有用哦()
Update : 2024-05-11 Size : 113664 Publisher : diaelk
【Mathimatics-Numerical algorithms】 6014936 DL : 0: 数据挖掘matlab源码,包含机器学习领域中经典算法如ID3,C4 5,NN,CARD,EM等()
Update : 2024-05-11 Size : 563200 Publisher : POYqej%5F39236
【Other】 treePlotter DL : 0: 绘制ID3，C4.5,CRAT决策树算法的树型(Drawing the tree pattern of ID3, C4.5, CRAT decision tree algorithm)
Update : 2024-05-11 Size : 1024 Publisher : zhaoliang123
【Data structs】 HIRLE DL : 0: 决策树算法C4 5源码, The directory Data contains some sample datasets M()
Update : 2024-05-11 Size : 148480 Publisher : elemini
【Data structs】 mellpredicate DL : 0: 这是我从weka主页上下载的一个c4 5算法的改进算法,里面附有readme文件,只有算法的主体,大约600行代码()
Update : 2024-05-11 Size : 7168 Publisher : Rubucy
【Graph program】 qxai98 DL : 0: ID3和C4 5算法的比较,可是交钱买的文档,给需要的人!()
Update : 2024-05-11 Size : 169984 Publisher : optijqzed
【Big Data】 dnitialization-enclosing-union DL : 0: C5 0 决策树源码, 此算法要优于C4 5算法()
Update : 2024-05-11 Size : 72704 Publisher : UHsqsw%25405114
【Mathimatics-Numerical algorithms】 eicajgnrithms DL : 0: 数据挖掘matlab源码,包含机器学习领域中经典算法如ID3,C4 5,NN,CARD,EM等(Data mining matlab source code, including the classical algorithms in the field of machine learning, such as ID3,C4 5 NNNCARDUM, etc.)
Update : 2024-05-11 Size : 665600 Publisher : vidao

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