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TheStudyofDecisionTreeClassifyingMethodinDataminin
- 分类知识的获取是数据挖掘要实现的重要任务之一，其核心问题是解决分类模型的构造和分类算法实现。本文以决策树分类方法中有代表性的方法C4．5为例，介绍数据挖掘中一种分类方法一决策树分类方法及其构建和应用研究。
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- MSN机器人开发接口117143167net-sdk-1.5.0.zip 飞龙 QQ 316118740 人机智能对话文章 http://hi.baidu.com/alalmn/blog/category/ C8 CB BB FA D6 C7 C4 DC B6 D4 BB B0 -MSN Robot Development Interface 117143167net-sdk-1.5.0.zip intelligent man-machine dialogue dragon QQ 3
matlabPBG
- matlab透射率随入射角变化的程序 na=2.10 nb=1.46 n1=1 n2=1 d=1064 for c5=0:0.5:90 c3=c5*pi/180 c1=asin(n1*sin(c3)/na) c2=asin(na*sin(c1)/nb) c4=asin(nb*sin(c2)/n2) d1=1064 a=d1/(4*na) b=d1/(4*nb) Ba=2*pi*na*a*cos(c1)/d Bb=2*pi*nb*b*cos
SimpleMovingAverage
- 算术移动平均线是简单而普遍的移动平均线。平均线是指算术平均数，计算方法为一组数字相加，除以该组数据的组成个数，其 中每一给定时限在计算平均值时的权重均相等 。以５天移动平均线为例，公式如下： MA=(C1+C2+C3+C4+C5)/5 一般公式 :MA=(C1+C2+C3+C4+C5+....+Cn)/n -Simple Moving Average
cPPcourse_design
- 1、【拷贝构造函数】定义一个复数类CComplex class CComplex { private: float real //实部 float imag //虚部 public: CComplex(float x =0.0 , float y = 0.0):real(x),imag(y) {} CComplex(CComplex& c) CComplex operator+(CComplex& c)
dnitialization-enclosing-union
- C5 0 决策树源码, 此算法要优于C4 5算法()
eicajgnrithms
- 数据挖掘matlab源码,包含机器学习领域中经典算法如ID3,C4 5,NN,CARD,EM等(Data mining matlab source code, including the classical algorithms in the field of machine learning, such as ID3,C4 5 NNNCARDUM, etc.)
数据挖掘十大经典算法
- 数据挖掘经典算法c4.5，id3，决策树等等。(Classical data mining algorithms c4.5, id3, decision tree and so on.)
数据挖掘各类算法
- apriori、id3、c4.5、fp树等算法的的python实现(Python implementation of apriori, id3, c4.5, FP Tree and other algorithms)
关于机器学习的十大经典算法
- C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：1)用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足;