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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
windtree
- 决策树算法 用于文本分类实现 使用C语言开发-Decision Tree Algorithm to achieve for text classification C-language development
rpart
- rapart函数是R语言中关于建立决策树的函数，利用这个函数源码，我们可以进行决策树分类算法的使用。-rpart is the code which we can use it to create decision tree.
decisiontree
- 决策树的实现代码：利用信息增量来构建简单的决策树分类-Decision tree implementation code: Use information increment to build simple decision tree classification
decision-tree-classifier
- 这些代码可用于构建决策树分类器,之后通过该代码可将收集到的数据以决策树的形式表示出来，- U8FD9 u4E3B u4E3 u7E1 u7E1 u7E1 u7E1 u53EF u53EF u5C06 u5E0 U6536 u96C6 u5230 u7684 u6570 u636E u4EE5 u51B3 u7B56 u6811 u7684 u5F62 u5F0F u8868 u793A u51FA u6765 uFF0C
ID3-algorithom
- 这些代码可用于构建ID3算法决策树分类器,之后通过该代码可将收集到的数据以决策树的形式表示出来- U8FD9 u4E3B u4E1 u7801 u53EF u7528 u4E8E u6784 u5EFAID3 u7B97 u6CD2 u51B3 u7B56 u6811 u5206 u7C7B u5668, u4E4B u540E u901A u8FC7 u8BE5 u4E3 u7801 U53EF u5C06 u6536 u96C6 u5
ID3-decision-tree
- 可以利用这些代码构建决策树分类器，将其用于用户数据的分类- U53EF u5E2 u5229 u5289 u5206 u5E09 u7R09 U7684 u5206 u7C7B
ID3
- 这些代码可用于构建ID3算法决策树分类器,之后通过该代码可将收集到的数据以决策树的形式表示出来，- U8FD9 u4E3B u4E1 u7801 u53EF u7528 u4E8E u6784 u5EFAID3 u7B97 u6CD2 u51B3 u7B56 u6811 u5206 u7C7B u5668, u4E4B u540E u901A u8FC7 u8BE5 u4E3 u7801 U53EF u5C06 u6536 u96C6 u
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_hw1
- CMU ML 课程作业第一次作业源代码，决策树分类算法(CMU ML homework code)
Watermelon
- 通过ID3决策树算法训练决策树规则，对西瓜的好坏进行判别(hrough the ID3 algorithm to determine the quality of watermelon)
KNN，SVM，决策树，朴素贝叶斯
- 用python的sklearn包分类 简单的对数据进行分类(Sort with Python's sklearn package Simple classification of data)
trees
- weka中的决策树分类算法，REPTree，RandomTree，RandomForest(Decision tree classification algorithm in Weka, REPTree, RandomTree, RandomForest)
xsrqu
- 这是一个有关决策树分类器中C4 5算法的原程序()
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)
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)
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.)
pxonxuv
- 这是一个有关决策树分类器中C4 5算法的原程序()
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.)