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c45_vc
- 计算机人工智能方面的决策树方法 c4.5-the decision tree method Bank
weka-3-4-4
- 由java开发的软件包，里面有人工智能所用的很多东东，包括神经网络，支持向量机，决策树等分类和回归分析方法，集成化软件哦！-by java development package, which has artificial intelligence used by many of the Eastern, including neural networks, support vector machines, such as decision tree classification and reg
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- 本代码是用java语言编写的基于决策树c4.5算法的数据挖掘程序，它可以在很多领域如股票系统中使用 -the code is written in java-based Decision Tree Algorithm Bank data mining process, it can in many areas such as the use of the stock system
C45Driver
- c45决策树改进算法，主要用于数据挖掘中的聚类分析。对从事dm研究的人应该有用-C45 Decision Tree Algorithm, mainly for data mining of cluster analysis. Dm engaged in research should be useful
FullBNT-1.0.4
- 创建你的第一个贝叶斯网络 手工创建一个模型 从一个文件加载一个模型 使用 GUI 创建一个模型 推断 处理边缘分布 处理联合分布 虚拟证据 最或然率解释 条件概率分布 列表（多项式）节点 Noisy-or 节点 其它（噪音）确定性节点 Softmax（多项式 分对数）节点 神经网络节点 根节点 高斯节点 广义线性模型节点 分类 / 回归树节点 其它连续分布 CPD 类型摘要 模型举例 高斯混合模型 PCA、ICA等 专家系统的混合 专家系统的分等级混合 QMR 条件高斯模型 其它混合模型 参数学
DT
- 调用于sklearn平台的决策树算法，有着较好的分类能力(The decision tree algorithm used in sklearn platform has good classification ability)
GBDT
- 调用于sklearn平台的梯度提升决策树算法，有着较好的分类能力(The GBDT algorithm used in sklearn platform has good classification ability)
决策树-判断隐形眼镜的类型
- 使用python实现的利用随机数生成算法对一个实例，判断隐形眼镜类型的分类问题进行解决。(Use python and random decision tree algorithm to solve the classification problem)
kd_tree
- 数据挖掘之决策树的简单详细使用！！！！！！！！！！！！！(Simple and detailed use of decision tree for data mining)
ID3
- 基于matlab的决策树ID3算法，完成对数据集的分类问题(Based on matlab decision tree ID3 algorithm, the classification of data sets is completed.)
MATLAB
- 本书论述在MATLAB环境下如何实现神经网络，包括了常用的神经网络及相关理论，如BP神经 网络、RBF神经网络、SVM、SOM神经网络、灰色神经网络、决策树、随机森林、小波神经网络、NARX神经网络等以及各种优化算法与神经网络的结合。((This book discusses how to realize neural network in MATLAB environment, including the commonly used neural network and related the
adult
- 本人课设实现的基于决策树和朴素贝叶斯对Adult数据集进行分类！(Adult dataset is classified based on decision tree and naive bayes!)
决策树
- 决策树算法基于python语言的具体实现实例(Implementation of decision tree algorithm based on Python language)
决策树C4.5算法matlab源代码(完美运行)
- 可以完美的实现用于统计学习的算法C4.5分类，完整的matlab程序(Classification of algorithm C4.5 for statistical learning)
tree
- 决策树 机器学习实战CH03 统计所有label的频次，计算香农熵(Decision Tree Machine Learning Practical Combat CH03 Statistics Frequency of All Labels and Calculates Shannon Entropy)
C4.5
- 使用matlab实现C4.5决策树算法核心(Implementing the Core of C4.5 Decision Tree Algorithms with MATLAB)
Dectree
- 决策树分类小程序，分类一个酒的类别数据集，数据集里有三类酒，利用matlab自带的决策树函数，根据数据集进行建模，预测。决策树小程序Demo(Decision tree classification program, classification of a wine category data set, there are three types of wine in the data set, using the decision tree function of matlab, accord
matlab-rrt-variants
- 使用rrt随机决策树进行3d路径规划，效果很好(3-D Path Planning Using Random Decision Tree)
matlab实现的C4.5分类决策树算法
- C4.5决策树分类算法，用于进行数据分类(Classification algorithm)
GBM
- matlab 实现梯度提升决策树。用于能耗预测。(Matlab implements a gradient boosting decision tree. Used for energy forecasting.)