决策树python文件

讲述决策树的原理 举例讲决策树如何计算并生成

使用java语言，ID3算法构建决策树，具有很好的分类效果

机器学习的作者的ppt，讲解decision tree learnling这一节的

决策树是一种描述概念空间的有效的归纳推理办法。 基于决策树的学习方法可以进行不相关的多 概念学习，具有简单快捷的优势，已经在各 个领域取得广泛应用

文档为pdf格式，对回归决策树的原理进行了详细叙述及举例说明，并包含python实现代码。

模糊决策树

用决策树方法挖掘保险业务数据中的投资风险规则

在规则开发过程中，往往会遇到某个规则会反复被使用的情况。若我们在每个规则包反复去编写相同的规则，不仅会大大的增加开发的工作量，大量的编写还可能会出现错误。在这里规则引擎提供了“决策树”的概念：在“决策

分类规则过于复杂

决策树是最简单的机器学习算法,它易于实现,可解释性强,完全符合人类的直观思维,有着广泛的应用。决策树到底是什么?简单地讲,决策树是一棵二叉或多叉树(如果你对树的概念都不清楚,请先去学习数据结构课程),