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决策树——ID3算法1.信息熵2.信息增益3.西瓜数据集来构造决策树 用信息增益大小作为决策树属性选择划分的依据是ID3算法构造决策树的核心思想 1.信息熵 在讲信息增益之前就不得不提到信息熵,信息熵
决策树与集成算法、。。。。。。。。。。。。。。。。。
决策树算法的C++实现
决策树学习及其剪枝算法研究论文。
用于平面的分类决策树
这是一个使用matlab来实现决策树cart的算法。
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于
关于决策树分类算法进行了研究，对一些算法进行了改进
研究决策树生成过程的具体环节，针对每个步骤提出优化想法。分类，样本筛选，剪枝，以及组合优化等，对决策树的优化效果明显提高。
决策树C4.5的java实现代码实现了决策树的离散数据的分类
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