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。
用matlab编写的CART数据挖掘决策树算法...
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👤 wanqunsheng
自主式决策树学习的程序源码,对研究机器学习的同行很有用。...
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👤 caiiicc
计算机人工智能方面的决策树方法 c4.5...
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👤 tyler
本代码是用java语言编写的基于决策树c4.5算法的数据挖掘程序,它可以在很多领域如股票系统中使用...
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👤 ruan2570406
c45决策树改进算法,主要用于数据挖掘中的聚类分析。对从事dm研究的人应该有用...
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👤 许小华