决策树C4.5算法

决策树经典学习算法，C4.5算法是ID3算法的改进，加上了子树的信息，因素属性的值可以是连续量,训练例的因素属性值可以是不确定的,对已生成的决策树进行裁剪,减小生成树的规模.

机器学习一、概述什么是机器学习？人工智能：通过人工的方法，实现或者近似实现某些需要人类智能处理的问题，都可以称为人工智能。机器学习：一个计算机程序在完成任务T之后，获得经验E，而该经验的效果可以通过P

包含C4.5算法对UCI wine 数据集的MATLAB代码和详细的说明文档

用C++实现的C4.5算法，以及在此基础上实现的随机森林算法。带有两个训练与测试集合。

c语言实现的决策树算法，处理离散数据实现得有点简单，附PPT介绍

c++编写的决策树分类算法，能够对文本进行决策树分类，算法中包括了决策树算法的全部步骤，是决策树学习的不错例子，下载后用VS2008打开就可以执行

输出决策树，代码下方有案例

提供一个关于决策树的C++代码，示例为一个利用决策树对将样本进行训练以及对对象进行分类的算法

决策树C语言实现代码，建立决策树，建立决策树链接

基于C#语言的决策树代码，实现决策树，并且递归输出，代码中有注释