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IV值计算
- IV值的全称是information value，中文的就是信息量或信息值，其主要作用就是当我们在用决策树或逻辑回归构建分类模型时对变量进行筛选(The full name of IV value is information value. Chinese is information or information value. Its main function is to filter variables when we use decision tree or logistic regre
xsrqu
- 这是一个有关决策树分类器中C4 5算法的原程序()
secijoin-restriction
- 决策树 cart 二叉树代码,简要算法与说明()
3115005002-蔡梓烽
- A*算法路径搜索，一字棋盘的模拟，决策树分类算法(Path search of A* algorithm)
machine_learning_inaction
- 机器学习十大算法实现，包括决策树、logisitic回归、SVM、数据降维等(Ten algorithms for machine learning, including decision tree, logisitic regression, SVM, data reduction and so on)
Random Forest
- 在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。 而 "Random Forests" 是他们的商标。 这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho所提出的随机决策森林（random decision forests）而来的。这个方法则是结合 Breimans 的 "Bootstrap aggregating" 想法
text_classification.tar
- 用python实现的问题分类算法，包括贝叶斯，svm,决策树，xgboost,对入门文本分类的同学有一定的帮助(text classification algrithom,include svm,dt,xgboost,bayes,that important to learner about text classification)
gcForest-master
- 基于决策树构建深度森林模型实现较高特征表示能力相比深度卷积神经网络(Building deep forest model based on decision tree to achieve higher feature representation ability compared with deep convolution neural network)
rseslib-3.0.4-src
- 包含很多知名算法实现，支持向量机，决策树，粗糙集，贝叶斯分类器等，适合学术研究，短评论意见挖掘，文本分类等(It includes many well-known algorithm implementation, support vector machine, decision tree, rough set, Bias classifier, etc., which is suitable for academic research, short comment mining, text c
imagess
- 此代码使用DecisionTreeClassifier实现图像分类，代码注释完整，适合初学者。(This code USES DecisionTreeClassifier to implement image classification, code comments complete, suitable for beginners.)
机器学习常用方法
- 机器学习常用方法的python实现，包括PCA，随机森林，决策树，层次聚类，kmeans，KNN，线性感知机等(Python implementation of common machine learning methods, including PCA, random forest, decision tree, hierarchical clustering, kmeans, KNN, linear perceptron, etc.)
pxonxuv
- 这是一个有关决策树分类器中C4 5算法的原程序()
A01_fittree_csi_mt
- 有一个多分类的demo，运用决策树解决多分类问题，(Using decision tree to solve multi classification problem)
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- 本程序论述在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 procedure describes how to realize neural network in MATLAB environment, including the commonly used neural network and relate
jiqixuexi
- 编写代码计算信息增益，splitDataSet函数是用来选择各个特征的子集的，比如选择年龄(第0个特征)的青年(用0代表)的自己，我们可以调用splitDataSet(dataSet,0,0)这样返回的子集就是年龄为青年的5个数据集。chooseBestFeatureToSplit是选择选择最优特征的函数。(Write code to calculate the information gain.SplitDataSet function is used to select the featur
297904
- 决策树技术之ID3以及C4 5算法学习,很有用哦()
esdf
- 决策树 cart 二叉树代码,简要算法与说明()
独立性T检验
- 决策树4.5 不含剪枝 详细标准 emmm不要下载！！不要下载！！不要下载！！(Decision Tree 4.5 No Pruning Callout Details)
Ch03
- 决策树的实现，压缩中包含数据和代码，祝大家玩的开心(The implementation of the decision tree, compression contains the data and code, I wish you all fun)
DTree
- 决策树算法的C++源代码以及该算法的具体测试实例(The decision tree algorithm C++ source code and the specific test case of the algorithm)