决策树的训练与保存

31.第三十一套机器学习及其matlab实现竞争神经网络与SOM神经网络进阶与提高视频教程

使用python中的包对决策树与随机森林进行案例实现，文档中包括对于该部分知识自己的理解，欢迎指出错误

whatisthedecisiontree

经典决策树算法不能处理树构建和分类过程中的不确定数据。针对这一局限,将可用于不确定数据表达的证据理论与决策树分类算法相结合,把决策树分类技术扩展到含有不确定数据的环境中。为避免在决策树构建过程中出

''' 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

Machine learning applications such as finance and medicine demand accurate and justifiable predictio

实现深度优先的递归算法,完成决策树的生成,并实现决策,有图形界面JTable

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

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。

这是用java语言编写的决策树，喜欢人工智能的朋友可以看看