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ID3_src
- 一个用C＃写的ID3算法，属于数据挖掘中的决策树生成算法。-a C# write ID3 algorithm, data mining is the decision tree generation algorithm.
BigTree2
- 该代码是数据挖掘里面的决策树算法 利用ID3理论，通过对训练数据的分析判断，计算出各个数据的其它对目标属性的重要程度，即计算出每个其它数据的信息增益值来将训练数据逐步分类，最后得出目标分类，从而实现决策树的生成过程。最后即可利用此决策树来对新的数据进行测试，判断其目标属性的可能值。
C4.5算法源程序
- C4.5算法进行决策树生成 以信息增益最大的属性作为分类属性，生成决策树，从而得出决策规则。-C4.5 decision tree algorithms to generate information gain the greatest attribute as a classification attributes, generate decision tree, and came to decision-making rules.
decision-tree
- 本程序实现了一个决策树生成程序， 决策树学习是应用最广的归纳推理算法之一。这是一种逼近离散值函数的方法，对噪声数据有很好的健壮性且能够学习析取表达式。在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。学习得到的决策树也能再被表示多个if-then规则，以提高可读性。本程序附带详细的说明文档-decision tree ID3
DMST
- 这是一个数据挖掘决策树算法示例，它能通过用户指定相应的数据库，并把数据库表中的最后一列当作决策属性，这样就可以生成一颗完整的决策树-This is a decision tree data mining algorithm for example, the user can specify the appropriate databases and database tables in the last column as a decision attribute, so that you ca
ID3
- ID3算法，对随机生成的15组数据进行最佳分类，得到最佳决策树-ID3 algorithm, randomly generated 15 sets of data were the best classified, best decision tree
ID3
- ID3算法是机器学习部分的重要算法，程序实现ID3算法的基本思想，生成决策树。-ID3 algorithm is an important part of machine learning algorithms, the program to achieve the basic idea of ID3 algorithm to generate decision trees.
C4.5
- 决策树经典学习算法，C4.5算法是ID3算法的改进，加上了子树的信息，因素属性的值可以是连续量,训练例的因素属性值可以是不确定的,对已生成的决策树进行裁剪,减小生成树的规模.-Decision tree learning algorithm of C4.5 algorithm is the classic, the improved ID3 algorithm, coupled with the subtree of the information, the factor attribute v
84391749CACC
- cacc算法实现决策树的生成，算法效率高，便于理解，是一种优良的数据挖掘算法-the cacc algorithm decision tree generation algorithm for high efficiency, ease of understanding, is an excellent data mining algorithms
datamine
- 关于数据挖掘的算法，超市数据挖掘，用于生成决策树和关联规则的程序，附有课设文档-About data mining algorithms, supermarket data mining, decision tree and association rules for building the program, with classes set document
DecisionTree
- ID3 人工智能，机器学习算法，自动生成决策树-ID3 artificial intelligence, machine learning algorithms, automatically generate decision trees
RandomForest
- ID3决策树+随机森林算法生成决策森林，采用投票机制进行决策；有训练数据aaa和测试数据bbb；非常适合机器学习的初学者-The ID3 the+ random forest algorithm to generate decision forests voting mechanism for decision-making training data the the aaa and test data bbb ideal for machine learning beginners
ID3-tree
- ID3决策树算法，可以使用决策树对数据集分类，并且生成最好的决策树，并且可以输出决策树。-ID3 decision tree algorithm, you can use the decision tree classification data sets, and generate the best decision tree, and the tree can be output.
fp-growth-crf3
- fpgrowth算法的Java实现，可以生成决策树，使用了Java中的jtr-Fpgrowth algorithm Java implementation, you can generate decision trees, the use of JTree in the Java
RandomForest
- ID3决策树+随机森林算法生成决策森林，采用投票机制进行决策-The ID3 the+ random forest algorithm to generate decision forests voting mechanism for decision-making training data
ID3
- 人工智能，ID3算法，c语言实现可以通过样例的训练生成实现决策树进行决策 -Artificial intelligence, ID3 algorithm, C language can be achieved through the example of the training decision tree decision making
decision tree
- 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。本代码提供生成决策树的算法。(A decision tree is a decision support tool that uses a tree-like graph or model of decisions and their possible consequences, including c
决策树-判断隐形眼镜的类型
- 使用python实现的利用随机数生成算法对一个实例，判断隐形眼镜类型的分类问题进行解决。(Use python and random decision tree algorithm to solve the classification problem)
ID3决策树算法实验
- 决策树ID3算法实验_数据集car_databases。用python编写的决策树ID3算法，运用了Car-Evaluation的例子。BUG较少，综合了网上的优秀代码，并进一步形成自己的代码。代码基本有注释，风格良好，能够很快看懂。内含有比较规范的报告文档，包含所有流程图，说明图，以及文档风格绝对不错，无需更改，建议下载！ 该算法所测试的数据集如下（已经打包在内，并已经生成xls格式，方便直接使用）： 已知：UCI标准数据集Car-Evaluation，定义了汽车性价比的4 个