搜索资源列表
c4.5
- c 4.5 分类算法 数据挖掘 源码-c 4.5 source data mining classification algorithms
MADELON
- 决策树，分类率描述如下。 决策树是重要的数据挖掘方法。-Decision tree, classification rate as described below. Decision tree is an important data mining methods.
bayesian
- 数据挖掘——朴素贝叶斯分类算法 朴素贝叶斯分类假定属性之间相互独立，实际应用往往不满足这个条件。-data mining_bayesian algorithm
Nnetmod
- 数据挖掘后向传播分类算法matlab实现，无测试与训练数据集-After the dissemination of data mining classification algorithm matlab to implement, test and training data set without
BPNN
- BP神经网络的C#实现 并将BP 用于数据挖掘的分类上-BP neural network and BP C# implementation of the classification for data mining
Karuna-Pande-Joshi
- KPJ 源码，这种算在数据挖掘方面有很重要的作用。其中特别在数据分类的影响。-Apriori V++ source code
IrisDC06
- 分类是数据挖掘 、机器学习 和模式识别 中一个重要的研究领域。分类的目的是学会一个分类模型 (称作分类器)，该模型能把未知类别的数据项映射到给定类别中。目前发展较成熟的几种分类算法 如决策树、神经网络、贝叶斯方法、遗传算法等。分类具有广泛的应用，例如医学诊断、信用卡系统的信用分级、图像模式识别等。本毕业设计通过使用鸢尾属植物(IRIS)数据集，对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。-Classificatio
test_draworb0
- 高级信息提取 基于专家知识的决策树分类：规则获取（经验总结、数据挖掘如c4.5 cart算法）、规则定义以及构建决策树 -Advanced information extraction based on expert knowledge of the decision tree classification: the rules to get (lessons learned, data mining algorithms such as c4.5 cart), definit
SVM_Learning
- 基于支持向量机进行数据分类、模式识别、数据挖掘的电子文档，适合初学者进行学习。-Data based on support vector machine classification, pattern recognition, data mining, electronic documents, suitable for beginners to learn.
Bayes
- 这是一个可用于分类和数据挖掘的贝叶斯算法，Java源代码-the source code of bayes Algorithm
Ensemble-learning-based-on-GMDH
- 基于自组织数据挖掘的多分类器集成选择的程序-Multiple classifiers ensemble selection based on GMDH
beiyesifenlei
- 数据挖掘的贝叶斯分类的实现，数据挖掘的可以-Bayesian classification of data mining implementation, data mining can look
Data-Mining-Concepts-and-Techniques
- 介绍什么是数据挖掘，什么是数据库中知识发现。书中的材料从数据库角度 提供，特别强调发现隐藏在大型数据集中有趣数据模式的数据挖掘基本概念和技术。所讨论的实现 方法主要面向可规模化的、有效的数据挖掘工具开发。 除学习数据挖掘系统的分类之外，你将看到建立未来的数据挖掘工具所面临的挑战性问题-Introduction What is data mining, knowledge of what is found in the database. The book provides the m
BAMIC
- 该代码使用BAMIC方法实现数据挖掘中多示例聚类方法来解决分类问题。-BAMIC performs multi-instance clustering by adapting k-medoids algorithm to deal with objects described using bags of instances
BPMIP
- 该代码利用BP_MIP算法实现数据挖掘中多示例机器学习方法中示例包的标记分类。-BP_MIP Using the BP-MIP algorithm to get the labels for bags in testBags
miGraph
- 该代码实现MI_graph算法来实现数据挖掘中多示例机器学习的示例分类过程。-This function is the main function for calling migraph method to use this function, LibSVM should be available.
NaiveBayes
- 数据挖掘中分类算法naive bayes的实现-naive bayes
new
- 机器学习算法决策树是基于机器学习的数据挖掘技术,它形式简单,分类速度快,无需先验知识,对样本分布也无要求且由决策树表达的规则直观清晰。-machine learning decision Tree
the-toy-of-data-mining
- 数据挖掘工具的分类和介绍，大家应该有点儿理解，请想看的同学下一下-Classification and presentation of data mining tools, we should be a little understanding, please want to see the students under what
SVM(CPP)
- 目前比较流行的数据挖掘中的用于分类的算法，能达到较高的分类准确率-classifing algorithm for dating ,have a more clsaaifing accuracy