一种基于双支持向量机决策树的多分类算法

决策树代码在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy=系统的凌乱程度，使用算法生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。

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

实现了基于LBP和支持向量机的分类算法。首先提取出LBP特征，再利用支持向量机进行分类

针对目前故障诊断中,难以获得大量的故障数据样本以及诊断知识获取困难等不足,提出了专门针对有限样本的新一代机器学习的算法—支持向量机(SVM),它在样本很少的情况下具有较好的泛化能力,比较适合解决故障诊

在机器学习领域，KNN算法、贝叶斯算法、集成学习、回归、决策树、支持向量机等各类算法扮演着重要角色，广泛应用于数据科学和人工智能领域。KNN算法的核心思想是通过测量样本之间的距离进行分类或回归，适用于

一种基于支持向量机的车型自动分类器设计方案

Web缓存技术是互联网提升访问性能的有效手段。构建了基于决策树的智能缓存数据挖掘模型,通过数据建模、NextAccess的离散化、构造决策树所用的观察属性集和权重,从而对数据进行缓存处理。实验证明其性

研究了决策树分类器在文本分类中的应用,提出了一种有效的决策树分类器的优化构建方法

机器学习方面决策树的学术论文，五种决策树包括C4.5，CART,FuzzyID3，FS-DT,Yuan‘sFDT

决策树算法 对决策树有很深的讲解,决策分析