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决策树分类算法优化研究
数据挖掘是指从数据库中抽取隐含的、具有潜在使用价值信息的 过程,是一种新型的数据分析技术,已被广泛应用于金融、保险、政 府、教育、运输以及国防等领域。 数据分类是数据挖掘中一个重要的内容。分类存在很多方法,其 中决策树算法是以实例为基础的归纳学习算法,以其易于提取显式规 则、计算量相对较小、可以显示重要的决策属性和较高的分类准确率 等优点而得到广泛的应用。据统计,目前决策树算法是利用最广泛的 数据挖掘算法之一。 然而在实际应用过程中,现存的决策树算法也存在着很多不足之 处,如计算效率低下、多值
所属分类:
其它
发布日期:2009-12-26
文件大小:3145728
提供者:
humanrights
数飞OA系统登录助手
数飞OA网络协同办公软件是深圳市数飞尔有限公司专门为企业、政府、学校等单位制定的办公管理软件。本软件主要解决过去复杂、低效的手工办公方式,实现迅速、全方位的信息采集、信息处理,为企业的管理和决策提供科学的依据。使企业内部人员方便快捷地共享信息,高效地协同工作。系统操作简单、使用方便。 l 基于核心引擎,提供高效、实用、灵活的数飞OA系统。 l 使用J2EE标准,结合国内客户的实际环境,为客户提供可伸缩、灵活、易维护的商务系统。 l 提供良好的机制,保留现存的IT资产,支持各种异构环境,使用B/
所属分类:
网络基础
发布日期:2010-02-21
文件大小:1041408
提供者:
zixiajiajia
不确定环境下供应链的生产与决策问题 数模论文
不确定环境下供应链的生产与决策问题 数模竞赛优秀论文
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-05-12
文件大小:262144
提供者:
micklexqg
国防大学的数模讲义.rar
国防大学的数模讲义:包括简单模型、种群模型、线性规划模型、动态规划模型、层次分析法、军事模型、随机决策模型等。
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-11-30
文件大小:4194304
提供者:
cctcop75
数学建模——开放式基金投资最优决策
关于开放式基金投资最优化决策的数学模型,包括模型的程序,用到matlab,Lingo等
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-05-29
文件大小:824320
提供者:
shatONy
模糊多准则决策方法研究综述
模糊多准则决策是当前决策领域的一个研究热点,在实际决策中有着广泛的应用。为此,介绍了基于模糊数、直觉模糊集和Vague集的多准则决策方法和语言多准则决策方法的研究现状,定义了直觉梯形模糊数和区间直觉梯形模糊数,扩展了模糊数和直觉模糊集.最后探讨了目前模糊多准则决策要解决的问题和发展方向.关键词:模糊多准则决策;
所属分类:
教育
发布日期:2011-06-14
文件大小:549888
提供者:
iwsdiwsd
决策树论文资料
用决策树方法挖掘保险业务数据中的投资风险规则
所属分类:
专业指导
发布日期:2008-06-04
文件大小:102400
提供者:
good3647058
数飞OA系统V6.0手册内部版
本OA系统手册由深圳市数飞尔科技有限公司研发,将办公自动化、协同办公、企业文化、决策支持有机的结合在一起,属于新一代的办公平台,能有效的提高办公效率、减低办公成本、将繁琐的日常事务转换成知识文化库、能为高层决策提供强有力的图表支持。
所属分类:
管理软件
发布日期:2012-05-05
文件大小:2097152
提供者:
voip88
宏昌决策管理系统
管 理 信 息 系 统 需 求 分 析 书 本分析书版权归深圳科华公司所有, 任何个人、公司及机构未经授权,不得拷贝、影印、发表 文档编号:KEHUA(SL)- 目 录 系统目标 -----------------------------------------------3 系统构建 - 功能模块/设计重点/信息流程/系统角色 ---------3 2.1功能模块 ----------------------------------------------------------3 2.2设
所属分类:
其它
发布日期:2006-06-16
文件大小:3145728
提供者:
chenxh
precision tree(逻辑数/决策树) 全英文版(用户手册)说明
原版英文 决策树 用户手册 决策树模型可在excel中使用
所属分类:
管理软件
发布日期:2013-03-15
文件大小:4194304
提供者:
vivianzhang1125
决策树Scart.rar
分类回归树 CART Classification And Regression Tree 也属于一种决策树 分类回归树是一棵二叉树 且每个非叶子节点都有两个孩子 所以对于第一棵子树其叶子节点数比非叶子节点数多1
所属分类:
数据库
发布日期:2014-04-07
文件大小:17408
提供者:
sdongheng
决策树数据
决策数数据,用来验证demo的。 保存成了csv格式,方便测试
所属分类:
机器学习
发布日期:2017-12-21
文件大小:531
提供者:
legalhighhigh
物流领域 决策支持系统实例
物资分配调拨问题是根据各单位提出对物资的需求申请,按仓库的库存情况制定分配方案,再根据分配放案以及仓库和单位的距离制定物资运输方案。最后按照物资运输方案制定各仓库的发货表和各单位的接收表,修改各仓库库存数和各单位的物资数。
所属分类:
物流
发布日期:2008-12-24
文件大小:111616
提供者:
anxingezhu
决策信息系统(有运畴学、工程经济学等内容) VB+SQL
能够运行的模块只有六个,都在上边的工具栏上,现将各模块的关系和运行简要说明如下, 模块一、需求预测: 在本程序中,本模块和其他模块之间的没有什么联系,主要是为了完善论文结构,并将一些预测方法在程序中得以体现,能用到的一些预测方法有:一元线性回归、二元线性回归、移动平均法、指数平滑法。 对市场分析中得到的数据加以测算后,便可求出下期预测值,从而为制定方案打下数据基础;(本模块一个很明显的缺陷在于,市场需求量的一些数据如销售量、自变量事前放在库中,但没有编辑、追加功能;) 模块二、方案生成 本模块
所属分类:
VB
发布日期:2009-01-08
文件大小:1048576
提供者:
lj__001
数模与编程
数模引用,可以最大化的应用到数模的决策,解题,以及其他
所属分类:
嵌入式
发布日期:2018-04-15
文件大小:177152
提供者:
czh477618
基于区间直觉梯形模糊数MADM问题的GRA法
针对属性权重信息不完全未知的区间直觉梯形模糊数多属性多方案(MADM)决策问题,笔者定义了区间直觉模糊数的距离公式、灰关联系数,给出了权重信息不完全情况下属性权重的计算方法,并通过数学软件计算得到各属性的权重,对方案进行了排序。最后,通过算例说明了该方法的实用性。
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-14
文件大小:660480
提供者:
weixin_38682953
基于R/S分析法的等维灰数递补动态GM(1,1)模型预测矿井涌水量
针对矿井涌水量时间序列的分形与灰色特征,采用重标极差分析法(R/S分析法)确定涌水量时间序列的Hurst指数和平均循环周期,在一个周期内建立等维灰数递补动态GM(1,1)预测模型。充分利用最新信息,提高模型预测精度。运用基于R/S分析法的GM(1,1)模型对陕北某矿矿井涌水量进行分析预测,结果表明,模型拟合程度好,预测精度高,能够为矿井安全生产提供决策依据。
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-13
文件大小:249856
提供者:
weixin_38654382
三角中智数及其运算性质
为进一步完善中智集理论,将三角模糊数和中智数进行融合。首先提出三角中智数的概念,并陆续定义交、并、补、加、乘、幂运算,同时验证了运算所满足的若干性质。然后借助BM算子建立三角中智数BM算子,并证明该算子满足幂等性、置换不变性和单调性等特点。最后根据实际需要分别构造出三角中智数的加权BM集结算子和加权算数平均算子。该研究不仅扩展了中智集种类,而且为决策领域数据的快速融合提供了有效工具。
所属分类:
其它
发布日期:2020-04-29
文件大小:525312
提供者:
weixin_38693967
基于结构元对方案有偏好的模糊多属性决策
为解决模糊多属性决策中将属性权重视为模糊数值带来的计算上的困难,本文利用模糊结构元理论,将有界实模糊数的运算转化为[-1,1]上的标准单调函数的运算,给出了决策者对方案有主观偏好、属性权重完全未知情况下的模糊多属性决策模型,并得到了模糊权重函数的求解公式。最后,把该方法应用于考核、选拔干部问题,实例表明该模型的有效性和计算上的方便性。
所属分类:
其它
发布日期:2020-04-26
文件大小:915456
提供者:
weixin_38704830
python实现决策树、随机森林的简单原理
本文申明:此文为学习记录过程,中间多处引用大师讲义和内容。 一、概念 决策树(Decision Tree)是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树,可以高效的对未知的数据进行分类。决策数有两大优点:1)决策树模型可以读性好,具有描述性,有助于人工分析;2)效率高,决策树只需要一次构建,反复使用,每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。 看了一遍概念后,我们先从一个简单的案例开始,如下图我们样本: 对于上面的样本数据,根据不同特征值我们最后是选择是否约会,我们先自定义的一个决策
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-24
文件大小:185344
提供者:
weixin_38526780
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