ID3 (C)语言版

数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模

python实现ID3决策树,按照给定特征划分数据集 :param axis:划分数据集的特征的维度 :param value:特征的值 :return: 符合该特征的所有实例(并且自动移除掉这维特征

实现并通过数据集测试了算法。 有测试集。

研一老师布置的作业，id3算法的C++实现，所以将试验报告共享。

Decision Tree Algorithm (ID3 and C45)

对需要学习ID3和C4.5算法很有帮助；如果想学习决策树的算法，这会对你很有帮助；代码可以正常运行。

绝对与网上现有的实现不同；带有数据集；linux环境，g++ 4.8.2版本下开发，可运行；注释详尽；windows下若用非代码编辑器查看，格式会比较纠结

包括一个可运行的、用C++实现的id3算法和相对应的PPT，其中有关于对ID3算法的介绍和，和具体事例是实现过程和步骤。

ID3 决策树、信息增益 C#源码 信息增益（information gain）是指期望信息或者信息熵的有效减少量（通常用“字节”衡量），根据它能够确定在什么样的层次上选择什么样的变量来分类。

ID3算法是由Quinlan首先提出的。该算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。