基于专家知识的决策树分类

哈工大某大四学生的毕业论文答辩比较详细基于决策树的

基于pandas的决策树(decision tree)，人工智能机器学习实验

自己用Python3.6.1写的基于信息增益的决策树，信息熵函数、信息增益函数、多数表决函数、产生决策树的函数写的都比较清楚，直接下载放在python环境中就能出结果，数据用的是周志华老师的《机器学习

功能： 1.读取文本数据建立决策树 2.可视化输出决策树 3.给定数据进行决策判断 4.计算决策命中率

基于C++的决策树实现，主要算法是西瓜书上面的ID3。将决策树封装成一个类，很容易进行移植。但可能数据结构选择上有些许不合适，大神慎重下载。

主要介绍了python机器学习之决策树分类,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

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matlab c4.5决策树分类算法 经实测好用

一个简单的二叉分类决策树c++实现，要求所有特征为二值的，标签可为多种

决策树是一种常见的分类算法，其核心思想就是利用样本中的特征值进行分类。本文详细介绍了决策树分类算法的原理和实现过程，并提供了多个实战案例来帮助读者更好地理解和应用该算法。同时，本文还介绍了如何选择最佳