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tree
- 分类决策树的核心思想就是在一个数据集中找到一个最优特征，然后从这个特征的选值中找一个最优候选值，根据这个最优候选值将数据集分为两个子数据集，然后递归上述操作，直到满足指定条件为止。附代码(The core idea of a classified decision tree is to find an optimal feature in a data set, and then find an optimal candidate value from the selected value of
HIRLE
- 决策树算法C4 5源码, The directory Data contains some sample datasets M()
2264559
- 基于数据挖掘的决策树改进算法和贝叶斯改进算法,很有用的()
dnitialization-enclosing-union
- C5 0 决策树源码, 此算法要优于C4 5算法()
79769772
- C45决策树工具的源代码,及其使用说明,()
OWLKKL
- ID3源码,讲述决策树ID3算法的内容,希望能给大家提供一点帮助,给予支持()
Machine Learning with TensorFlow
- 机器学习 人工智能 决策树 随机森林 机器学习 人工智能 决策树 随机森林(machine learning tensor flow intelligent artifish)
kNN
- 手势识别源代码，需要百度下载training和test（训练集和测试集）能够实现手写0-9数字的识别，并在40秒以内完成(Python.number recognition.)
RandomForest_matlab
- 随机森林是一个包含多个决策树的分类器，通过matlab实现实现随机森林算法(Matlab implementation of random forest algorithm)
随机森林算法分类、回归
- 随机森林分类器，matlab写的，直接可以运行，不需要该任何东西，详细看readme和案例。-Random Forest classifier, matlab write, direct run, does not require that anything
可用程序
- 首先构造决策树，产生随机森林，是一种预测模型。(First, constructing decision trees to produce random forests is a prediction model.)
Classifiers
- 我们需要成百上千的分类器来解决现实世界的分类吗 我们评估179分类17种分类器（判别分析，贝叶斯，神经网络，支持向量机，决策树，基于规则的分类器，升压、装袋、堆放、随机森林和其他合奏，广义线性模型，线性，偏最小二乘法和主成分回归，logistic回归、多项式回归、多元自适应回归样条等方法），实现在WEKA，R（有或没有插入包），C和Matlab，包括所有目前可用的相关分类。(Do-we-Need-Hundreds-of-Classifiers-to-Solve-Real-World-Class
python_self
- 实现了机器学习的各种分类算法，如：knn，svm，朴素贝叶斯，神经网络，决策树等。(Various classification algorithms of machine learning, KNN, SVM, naive bayes, neural network, decision tree, etc.)
机器学习Python程序
- 覆盖了基本常用的机器学习算法。包括线性回归与分类算法；决策树；多种降维算法；优化算法；强化学习等多类算法的Python代码。(It covers the commonly used machine learning algorithms. Including linear regression and classification algorithm; decision tree; a variety of dimensionality reduction algorithm; optimiza
adaboost
- 基于matlab平台的集成学习算法，基分类器为决策树的adaboost(An integrated learning algorithm based on MATLAB platform, the base classifier is AdaBoost of decision tre)
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.)
shengjing
- 神经网络BP，随机森林，决策树，遗传算法等 数苑炼金网课文件，详细代码注解(Neural Network BP, Random Forest, Decision Tree, Genetic Algorithms, etc. Course Documents of Shuyuan Alchemy Network, Detailed Code Annotations)
Random-Forests-Matlab-master (2)
- 要说随机森林，必须先讲决策树。决策树是一种基本的分类器，一般是将特征分为两类（决策树也可以用来回归，不过本文中暂且不表）。构建好的决策树呈树形结构，可以认为是if-then规则的集合，主要优点是模型具有可读性，分类速度快。(In machine learning, a random forest is a classifier that contains multiple decision trees, and its output category is determined by the m
常用ENVI功能扩展工具
- airbus_catalog_query-影像数据查询工具 ENVI_Menu_Finder ENVI批处理与代码生成器 EO-1 ALI Calibration EPOC.1242 Frame_Subset_via_Shapefile Google Earth Super-Overlay Tool (GEST) hyperion_tools Landsat8LST-地表温度反演 LIST.TXT MODIS MCD12Q1数据批处理工具 modis_conversion_toolkit NND
随机森林
- 程序包含决策树 随机森林代码 附带数据 python2.7版本