liubin2010
- 浏览: 306787 次
- 性别:
- 来自: 西安
-
最新评论
-
黎明之星：
今天我也遇到了这个问题，你的链接已经找不到了；楼主可以发我一个 ...
用dtree构建动态树，并用右键实现添加、修改、删除 -
小侯爷晨曦：
楼主给的地址找不着,能把代码发给我吗?谢谢，邮箱：821925 ...
用dtree构建动态树，并用右键实现添加、修改、删除 -
sinoyang：
代码发给我谢谢，邮箱：345306321@qq.com 谢谢。 ...
用dtree构建动态树，并用右键实现添加、修改、删除 -
hpuyancy：
请问，matlab 在web下进行调用，如果用户量大，计算任务 ...
Java应用程序和java Web调用Matlab配置实例 -
dayu03：
发份源码给我好吗，qq：865607639
用dtree构建动态树，并用右键实现添加、修改、删除
相关推荐
"机器学习-决策树学习" 决策树学习是一种机器学习算法，用于分类和回归问题。决策树学习可以表示任意离散函数和离散特征，可以将实例分到多个分类，输出可以是离散的分类，也可以是实数（回归树）。决策树学习可以...
决策树学习是一种广泛应用的机器学习方法，主要用于分类和回归任务。它通过构建一棵树状模型来模拟决策过程，其中每个内部节点代表一个特征或属性测试，每个分支代表一个测试输出，而叶节点则对应于一个类别决策或...
机器学习中的决策树学习方法 简介 决策树表示法 决策树学习的适用问题 ID3算法
### 决策树学习经典案例分析——移动客户行为特征挖掘与预测 #### 一、引言 随着移动市场的快速发展和竞争加剧，对于电信运营商来说，如何有效地挽留老客户并吸引新客户成为了一个重要的课题。在这样的背景下，...
"机器学习-第3章-决策树学习" 机器学习中的一种重要算法是决策树学习，它是一种广泛应用的归纳推理算法。决策树学习的主要思想是通过构建一个决策树来分类实例，从而学习一个离散值函数。决策树学习的优点是具有很...
实验原理基于决策树学习和分类，决策树通过不断选择最优属性进行划分，以最大化信息增益或基尼指数，直到所有样本属于同一类别或者没有可划分属性为止。信息增益是衡量划分前后的信息熵减少程度，而基尼指数则衡量...
决策树学习是机器学习领域中一种广泛应用的归纳推理方法，其主要目的是通过分析训练数据来构建一棵决策树模型。这棵树能够对新的实例进行分类，根据实例的特征将其引导到相应的叶子节点，从而得出预测结果。决策树...
决策树学习算法是一种广泛应用的机器学习方法，尤其在分类问题中表现出色。它通过构建一个树状模型来做出预测，每个内部节点代表一个特征或属性的测试，每个分支代表一个特征值，而叶子节点则代表最终的决策或分类...
决策树学习是机器学习领域中一种重要的算法，它主要用于分类问题。它的主要优点在于能够以易于理解的树状结构来表示复杂的决策流程，这使得决策树不仅在预测性任务上表现出色，还具有很好的可解释性。以下是关于决策...
决策树学习是机器学习中的一种常见方法，它利用示例数据构建决策模型，这些模型以树状结构呈现，便于理解和解释。在这个过程中，决策树通过分析数据实例的特征来进行分类或者预测。 首先，我们来看一下示例学习的...
《人工智能》第6章主要讲解了决策树学习，这是一种广泛应用的归纳推理算法，尤其在财务管理类问题中具有重要价值。决策树通过构建图形结构来表示离散函数，其内部节点代表某个属性的测试，分支则表示测试结果，而...
计算机视觉-决策树学习MATLAB源码 与其他的数据挖掘算法相比，决策树有许多优点: （1）易于理解和解释 人们很容易理解决策树的意义。 （2）只需很少的数据准备 其他技术往往需要数据归一化。 （3）即可以处理...
决策树学习及其剪枝算法研究论文。
以下是对决策树学习的详细阐述： 1. **决策树结构**：决策树由节点和边构成，节点代表特征测试，边则指示特征的不同取值。根节点是开始，叶节点代表最终的分类或输出结果。决策树能够表达任意离散函数，同时可以...
7. **历史与发展**：决策树学习的概念起源于1960年代，随着Quinlan的ID3、C4.5以及Breiman和Friedman的CART等算法的提出和发展，逐渐成为了机器学习的重要组成部分。这些算法针对噪声、连续属性、缺失值等问题进行了...
决策树学习是一种广泛应用的机器学习方法，尤其适用于分类问题。它通过构建一棵树状模型来做出决策，其中每个内部节点表示一个特征测试，每个分支代表一个特征值，而叶节点则对应于最终的决策或类别。决策树学习的...
决策树学习基于一种自顶向下的贪心策略，以ID3算法为例，它从整个数据集开始，选择最优属性作为当前节点的划分依据。这个最优属性是根据信息增益标准选取的，信息增益越高，表示该属性对数据集的纯度提升越大。数据...