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。
常用决策树算法C4.5的实现代码。利用matlab实现。...
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👤 linlin
数据挖掘中的决策树ID3算法,matlab的,请大家...
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👤 hgy9473
Id3是最基础的决策树分类方法,是其他决策树分类方法的基础,这个是Id3分类方法的matlab 实现...
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👤 JasonC
Excel下的决策树宏文件!启用宏并加载就好了!很好用噢!...
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👤 lhw888
基于粗糙集理论的决策树预修剪学习算法研究,对决策树算法加以了改进....
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👤 561596