📚 决策树技术资料

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决策树是一种强大的机器学习算法,以其直观易懂的图形化表示方式在数据挖掘、模式识别及预测分析中广泛应用。它通过递归地选择最佳属性进行分割来构建模型,特别适合解决分类与回归问题。对于电子工程师而言,掌握决策树技术不仅能够提升对复杂系统故障诊断的能力,还能优化产品设计流程中的参数选择过程。本页面汇集了2724份精选资源,涵盖理论教程、实战案例等,助您深入理解并灵活运用这一高效工具于实际工程项目之中。

🔥 决策树热门资料

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一个模拟weka的系统,输入文件格式和weka的一样,实现决策树的分析以及通过数据挖掘整理规则集合,很值得新手学习...

📅 👤 tianjinfan

以从医院病案室获得的3022例数据为样本,在完成样本数据库以及糖尿病并发症的多维数据集设计后,以糖尿病并发症流行病学知识发现为重点,研究定性数据定量化挖掘模型及算法引擎的设计与实现,即将关联模型引入糖尿病并发症的流行病学研究.运用决策树技术对数据样本进行分析,采用C4.5找到最优决策树...

📅 👤 金宜

以从医院病案室获得的3022例数据为样本,在完成样本数据库以及糖尿病并发症的多维数据集设计后,以糖尿病并发症流行病学知识发现为重点,研究定性数据定量化挖掘模型及算法引擎的设计与实现,即将关联模型引入糖尿病并发症的流行病学研究,运用决策树技术对数据样本进行分析,采用ID3算法找到最优决策树。...

📅 👤 Late_Li

以从医院病案室获得的3022例数据为样本,在完成样本数据库以及糖尿病并发症的多维数据集设计后,以糖尿病并发症流行病学知识发现为重点,研究定性数据定量化挖掘模型及算法引擎的设计与实现,即将关联模型引入糖尿病并发症的流行病学研究,运用决策树技术对数据样本进行分析.程序功能:增熵分析...

📅 👤 shawvi

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