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machine-learning-2
- 机器学习算法之C4.5与CART，经典的机器学习的外文资料，该资料描述详细，便于大家的学习。-The machine learning algorithm C4.5 and CART, the classical machine learning foreign language information, the information described in detail, easy to learn from everyone.
bookshop
- 本文以网上购书为例,对基于数据挖掘技术的个性化的网上购书系统进行了研究设计。网站主要实现了注册登录模块功能，书籍根据分类和书名搜索功能，查看书籍详细信息功能，利用关联规则，贝叶斯分类算法向用户推荐用户可能感兴趣或对用户有用的书的模块，加入购物车，购买模块。前面的功能只要是前台的显示，在服务器端，使用SQL server2005作为数据库，由后台逻辑控制模块把数据提交给合适的功能模块和算法模块，从而组合成一个完整的系统。在这个系统中，页面
classificiation-algorithm-overview
- 机器学习领域经典分类算法综述，包括Decision Tree（ＩＤ３、C4.5(C5.0)、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法），三种典型贝叶斯分类器（朴素贝叶斯算法、TAN算法、贝叶斯网络分类器），k-近邻 、 基于数据库技术的分类算法（ MIND算法、GAC-RDB算法），基于关联规则（CBA:Classification Based on Association Rule）的分类（Apriori算法），支持向量机分
classification_toolbox
- 分类工具包，含有多个分类算法的matlab源程序，适用于类别数据的分类和可视化-The Classification toolbox for MATLAB is a collection of MATLAB modules for calculating classification (supervised pattern recognition) multivariate models: Discriminant Analysis,
CARTandRFclass
- 使用Decision Tree 实现cart和实现随机森林算法，比较好的学习工具，而且也能用，速度之前和别人讨论，被优化过-using decision tree trick to fullfil the CART and RandomForest ,it is good learing tool ,and ,practical use. it was optimize speed
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- 四个数据挖掘常用算法，包有CART,可以运行-Four commonly used data mining algorithms, coated with CART, you can run
dtree_cart
- 本程序主要实现了cart决策树分类算法，供初学者学习和使用，代码中有样例，运行代码可以得到分类结果。-The program achieved a major cart decision tree classification algorithm, for beginners to learn and use the code in the sample, run the code can be obtained classificat
data
- 随机森林算法的构造过程：1、通过给定的原始数据，选出其中部分数据进行决策树的构造，数据选取是”有放回“的过程，我在这里用的是CART分类回归树。 2、随机森林构造完成之后，给定一组测试数据，使得每个分类器对其结果分类进行评估，最后取评估结果的众数最为最终结果-Random Forest algorithm construction process: 1, by a given raw data, which part of
DT
- 人工智能方面的决策树算法，包括C4.5 ID3 CART三种评判标准实现方式 -Artificial intelligence decision tree algorithms, including three kinds of criteria C4.5 ID3 CART implementation
mininv_Matlab_prepared
- 用matlab编写的CART数据挖掘决策树算法 很好的 可以-Matlab prepared by the CART decision tree data mining algorithm is very good
algorithmlltorithmCART
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SKRO
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aperetion
- matlab关于数据挖掘分类的算法,id3,c45,cart,sliq,调试运行成功,推荐下载,-Matlab for data mining classification algorithm, id3, c45, cart, sliq, the operation is successful, recommend download,
mechine-learning
- 本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学
基于STM32的CCD智能寻迹小车源代码
- 这是基于STM32单片机的CCD为传感器的循迹小车的源代码的压缩包，压缩包内的程序完整，算法较优，比赛获得过二等奖，能有效快速识别轨迹，在跑道直道加速，弯道减速。采用PID调速。CCD为传感器，识别跑道图像，STM32对图像分析处理，二值化等。控制电机加减速度，舵机转度。可供参考学习(This is based on the STM32 MCU CCD as sensor tracking cart source code packag
lmygf98
- matlab关于数据挖掘分类的算法,id3,c45,cart,sliq,调试运行成功,推荐下载,(Matlab for data mining classification algorithm, id3, c45, cart, sliq, the operation is successful, recommend download,)
VFOI
- 用matlab编写的CART数据挖掘决策树算法 很好的 可以(Matlab prepared by the CART decision tree data mining algorithm is very good)
secijoin-restriction
- 决策树 cart 二叉树代码,简要算法与说明()
MLInActionCode-master
- 机器学习实战的源代码集合，第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具(Machine learning
决策树与随机森林
- 给出对决策树与随机森林的认识。主要分析决策树的学习算法：信息增益和ID3、C4.5、CART树，然后给出随机森林。 决策树中，最重要的问题有3个: 1. 特征选择。即选择哪个特征作为某个节点的分类特征； 2. 特征值的选择。即选择好特征后怎么划分子树； 3. 决策树出现过拟合怎么办？ 下面分别就以上问题对决策树给出解释。决策树往往是递归的选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割。(The understandin