代码搜索：决策思维
找到约 689 项符合「决策思维」的源代码
代码结果 689
www.eeworm.com/read/294739/8209459
txt jueceshu.txt
matlab 决策树cart算法源代码
function D = CART(train_features, train_targets, params, region)
% Classify using classification and regression trees
% Inputs:
% features - Train features
% targets -
www.eeworm.com/read/367675/2838081
txt 850.txt
发信人: hillwind (骨折中...), 信区: DataMining
标 题: 请教Rosseta的一个操作问题
发信站: 南京大学小百合站 (Sat Nov 16 12:42:24 2002), 站内信件
能否帮我看一下下面这个问题，谢谢。
在Rosseta中产生某个决策表（如CreditTraining）的规则集（如CreditRules）之后，
在这个决策表（
www.eeworm.com/read/272894/10936930
dpr ex.dpr
{
Method: DFS (Memorable Search)
放弃DP,才能剪枝,只有部分状态被记忆化(Hash)
这样空间,时间都高效
详见 [WC2005]逆向思维
CE 1 time: "const HashSave_UpperBound=1000000000000000;" in freepascal is an Error
MLE 1 tim
www.eeworm.com/read/143971/12826234
cpp stdafx.cpp
// stdafx.cpp : source file that includes just the standard includes
// 贝叶斯决策.pch will be the pre-compiled header
// stdafx.obj will contain the pre-compiled type information
#include "stdafx.h"
www.eeworm.com/read/314091/13574875
h resource.h
//{{NO_DEPENDENCIES}}
// Microsoft Visual C++ generated include file.
// Used by 决策树.rc
//
#define IDM_ABOUTBOX 0x0010
#define IDD_ABOUTBOX 100
#define IDS_
www.eeworm.com/read/215420/15061632
cpp stdafx.cpp
// stdafx.cpp : source file that includes just the standard includes
// 贝叶斯决策.pch will be the pre-compiled header
// stdafx.obj will contain the pre-compiled type information
#include "stdafx.h"
www.eeworm.com/read/367675/2839143
txt 886.txt
发信人: xumlll (冰雪), 信区: DataMining
标 题: 关联规则，决策树，有没有用delphi实现的吗？
发信站: 南京大学小百合站 (Tue May 28 08:40:02 2002), 站内信件
关联规则，决策树有没有用delphi实现的？请与xumlll@sina.COM联系！
谢谢！
--
※ 来源:．南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn
www.eeworm.com/read/332284/12764907
m decisiontree.m
% =============================decisionTree===========================
% 对应课本P115，一个二叉决策树的例子，此例子并没有构造二叉树，只为演示
% ====================================================================
clear,close all;
www.eeworm.com/read/175689/5343318
m detreeexp1_6.m
%设置全局变量
global x y j tree
%声明tree结构变量为全局变量
%用树状结构显示决策树分类
treedisp(tree,'name',{'萼片长度' '萼片宽度'});
www.eeworm.com/read/428780/1953992
m detreeexp1_6.m
%设置全局变量
global x y j tree
%声明tree结构变量为全局变量
%用树状结构显示决策树分类
treedisp(tree,'name',{'萼片长度' '萼片宽度'});