分类算法_决策树

java实现的决策树算法，有注释，有实例

c++决策树算法源码

''' 数据集:Mnist 训练集数量:60000 测试集数量:10000 ------------------------------ 运行结果:ID3(未剪枝) 正确率:85.9% 运行时长:35

决策树之Python实现 from math import log import operator #创建数据集 def createDataSet(): dataSet=[[1,1,’yes

决策树公式推导 (1)信息熵--用来度量样本集合纯度最常用的一种指标,定义如下: Ent⁡(D)=−∑k=1∣Y∣pklog⁡2pk(式1) \operatorname{Ent}(D)=-\sum_{

主要为大家详细介绍了基于MapReduce实现决策树算法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

讲解了数据挖掘的分类算法C4.5的基本原理，对改进的具体方面做了阐述，以及C4.5算法源码(C++描述)

决策树生成的详细算法,可以以此借鉴参考,非常管用。。

这是关于决策树算法的matlab实验代码,其中有详细的实验内容以及实验的最后结果,可以帮助大家动手去理解决策树,当然我也写了关于此资源相关的文章 《[机器学习]决策树算法的MATLAB实现》,希望大家

决策树学习算法概要;简介;1.决策树算法的框架(1/5;决策树 通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例 叶子节点即为实例所属的分类 每个节点说明了对实例的某个属性的测试 节点的每个后继分支对应