决策树算法的C++实现

关于数据挖掘算法的描述——决策树算法(可惜是英文的,将就着看吧,反正都是图,能看懂)

1Hunt Marin和Stone于1966年研制的CLS学习系统用于学习单个概念.21979年J.R.Quinlan给出ID3算法并在1983年和1986年对ID3进行了总结和简化使其成为决策树学习

资源含Java实现的C4.5决策树代码，以及测试数据。实现了C4.5的绝大部分功能，但关于连续变量和确实变量并未详加讨论。但是相关的函数已经提供，读者可以很容易借此实现。

用基本的ID3算法实现的决策树，附有源码及详细说明，包括输入输出、算法描述、数据结构及主要函数功能等

Java实现的数据挖掘、机器学习中经典的分类器算法ID3,C4.5,具体可点击我的博客查看

本代码为本人阅读《机器学习实战》后写的关于使用决策树进行分类的完整代码，包括详细的中文注释，编程环境为Python2.7，欢迎下载学习。

本文实例讲述了决策树的python实现方法。具体实现方法如下：优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据缺点：可能会产生过度匹配的问题适用数据类型：数值型和标

DecisionTree数据挖掘算法的实现（Java）

java实现的决策树算法（ID3），里面附带测试数据集，包含输出构建的决策树，测试正确率，对数据进行预测

主要介绍了决策树剪枝算法的python实现方法,结合实例形式较为详细的分析了决策树剪枝算法的概念、原理并结合实例形式分析了Python相关实现技巧,需要的朋友可以参考下