python决策树之CART分类回归树详解

机器学习算法 day04_决策树分类算法及应用 课程大纲 决策树分类算法原理 决策树算法概述 决策树算法思想 决策树构造 算法要点 决策树分类算法案例 案例需求 Python 实现 决策树的持久化保存

基于决策树的植被分类研究，张文静，王文种，基于IKONOS遥感影像，采用决策树分类算法对南京的植被覆盖进行分类。根据各种植被光谱特征以及IKONOS高分辨率影像具有的纹理特征建立

根据温度、盐度、PH值和溶解氧的含量,建立C4.5决策树预测模型,实现对水质进行评价

Java调用Weka实现决策树分类，算法为J48，数据为Iris，绝对好用。

决策树（数据挖掘数据分类）代码，其中包含了各种算法

用Sklearn中的decision_tree库函数处理多分类问题，里面含有决策树的算法具体内容。

决策树分类算法的论文，英文版。数据挖掘方面

ENVI软件下基于专家知识的决策树分类详细步骤介绍

决策树对于数据分类的应用，测试集和训练集分别给出，而且数据已经处理好的，

决策树算法是一种基于树结构的分类算法，有ID3、C4.5、CART等主流算法。每种算法都有各自的优点和缺点，例如ID3算法容易过拟合，而CART算法可以处理连续型变量。并行计算可以提高决策树算法的效率