决策树
共 151 篇文章
决策树 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 151 篇文章，持续更新中。
期刊论文：基于MBIC的决策树聚类算法在连续语音识别中的应用
·期刊论文：基于MBIC的决策树聚类算法在连续语音识别中的应用
嵌入式英语命令词语音识别算法研究
·摘要： 本文提出了一种基于定点DSP的嵌入式英语语音命令词识别算法,并基于TI芯片建立识别系统.系统采用基于连续隐Markov模型(Continuous Density Hidden Markov Model,CDHMM)的两阶段识别策略.通过决策树结合数据驱动的状态聚类方法.一阶段模型数目研究等方法提高识别率.最后在以TI TMS320vc5502定点DSP为核心的语音处理片上系统
基于小波分析和分层决策的模拟电路故障识别方法
·摘要： 针对模拟电路存在较多故障模式的诊断中易出现分类混叠的问题,提出一种小波分析和分层决策的故障识别方法.首先用小波变换方法提取电路的两种故障特征,模糊C均值算法分析故障特征数据的分布特性,以决策树的形式分割各故障子类.通过对决策树节点特征的优化选择,使各故障子类的区分得以最大化.最后按照决策树结构建立分级诊断的故障决策系统,分别以支持向量机和神经网络作为树节点分类器,有效地提高了
基于FPGA的神经网络数据估计器的设计
随着禽畜业的发展，为了有效控制畜舍废气的排放，许多禽畜养殖场均使用传感器对场内几种主要的污染气体进行浓度检测，通过测量的数据对超标的废气进行一定的处理。为了保证控制的可靠性，防止因传感器的故障产生错误测量数据，导致现场做出错误的气体处理，需要对测得的一些较为关键性的测量数据进行监控。当现场数据出现错误时，需要采取一定手段，对错误数据进行修复。 本文设计了一个神经网络的数据估计器，通过对现场数据的及
数据挖掘与数据仓库技术及其在保险业中的应用
文章介绍了数据挖掘中常用技术和数据仓库结构，并且探讨了粗糙集方法，决策树方法以及关联规则方法等数据挖掘技术在保险风险规则挖掘中的应用。<BR>关键字：数据挖掘、数据仓库, 粗糙集, 决策树, 关联规则
风险型决策在软件风险研究中的应用
随着舰船软件规模和复杂度的增加，软件开发的风险评估研究对软件开发成<BR>败起到越来越重要的作用。本文分析了风险型决策方法的特点和准则，并通过一个案<BR>例说明了如何使用决策树对软件开发的风险进行评
基于C4.5算法的输差分析在数字气田中的应用
在天然气输差分析的研究中，输差原因错综复杂，但在其影响因素数据中许多潜在有价值的规律未被发现。在各种机器学习算法中,决策树以其简单容易实现等特点被认可。本文首先介绍了分类器的基本概念和决策树构建思路，
基于信任和推荐的P2P信誉模型
分析现有信誉模型，提出一种使用信任机制和推荐机制的P2P 信誉模型，利用决策树思想优化该模型。给出一种在分布式P2P 系统中存取全局信任值的方法，解决了单点失效问题。实验结果表明，该模型对信任值的估算
预警指标体系的本体建模及其应用
借鉴多目标决策树中规范化的思想，提出将一般指标体系结构规范化为由一个根节点和若干叶子节点构成的2层多叉树。根据领域本体的建模方法论，建立基于描述逻辑的指标体系本体模型，并利用本体编辑工具Protégé
基于FPGA的神经网络数据估计器的设计.rar
随着禽畜业的发展，为了有效控制畜舍废气的排放，许多禽畜养殖场均使用传感器对场内几种主要的污染气体进行浓度检测，通过测量的数据对超标的废气进行一定的处理。为了保证控制的可靠性，防止因传感器的故障产生错误测量数据，导致现场做出错误的气体处理，需要对测得的一些较为关键性的测量数据进行监控。当现场数据出现错误时，需要采取一定手段，对错误数据进行修复。 本文设计了一个神经网络的数据估计器，通过对现场数据的及
实现ID3 决策树算法，并使用MATLAB自带的工具箱函数画出决策树生成相应的规则
实现ID3 决策树算法，并使用MATLAB自带的工具箱函数画出决策树生成相应的规则
精通机器学习：基于R（第2版）
<p>随着大数据的概念变得越来越流行，对数据的探索、分析和预测成为大数据分析领域的基本技能之一。作为探索和分析数据的基本理论和工具，机器学习和数据挖掘成为时下热门的技术。R作为功能强大并且免费的数据分析工具，在数据分析领域获得了越来越多用户的青睐。<br/></p><p> 本书通过清晰和实用的案例来探索机器学习在现实世界中的应用，不拘泥于机器学习，既适用于机器学习的初学者，也适用于具有一定经验的
matlab培训教程之从基础到实践
<p>本文档的主要内容详细介绍的是matlab培训教程之从基础到实践的详细教材免费下载，适用于MATLAB初学者，简单易懂内容包括了：一 MATLAB入门基础 二 MATLAB进阶与提高 三 BP神经网络 四 RBF、GRNN和PNN神经网络 五 竞争神经网络与SOM神经网络 六 支持向量机（Support Vector Machine， SVM）七极限学习机（Extreme Learning M
matlab培训教程之从基础到实践的详细教材
<p>本文档的主要内容详细介绍的是matlab培训教程之从基础到实践的详细教材免费下载，适用于MATLAB初学者，简单易懂内容包括了：一 MATLAB入门基础 二 MATLAB进阶与提高 三 BP神经网络 四 RBF、GRNN和PNN神经网络 五 竞争神经网络与SOM神经网络 六 支持向量机（Support Vector Machine， SVM）七极限学习机（Extreme Learning M
统计学习方法 李航版
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《统计学习方法》李航第二版，机器学习，人工智能必备基础书籍
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内容简介：统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析
可解释的机器学习
<span class="fontstyle0">机器学习对于改进产品、过程和研究有着很⼤的潜⼒。但是</span><span class="fontstyle1">计算机通常无法解释他们的预测</span><span class="fontstyle0">，这是采⽤机器学习的障碍。这本书是关于使机器学习模型及其决策可解释的。<br />
在探索了可解释性的概念之后，你将学习简单的、可解释的模型，
决策树,Machine Learning, Tom Mitchell, McGraw Hill,第3章决策树源码
决策树,Machine Learning, Tom Mitchell, McGraw Hill,第3章决策树源码
决策树算法的matlab实现
决策树算法的matlab实现，主要适用的是id3
算法思想
数据挖掘中的决策树算法。c4.5,用C语言写的。比较全面。
数据挖掘中的决策树算法。c4.5,用C语言写的。比较全面。
基于决策树的数据挖掘算法
基于决策树的数据挖掘算法，是很不错的Java版的ID3算法，大家可以看看。