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搜索资源列表

  1. 决策树算法以及随机森林算法 （C++)

  2. 用C++实现的C4.5算法，以及在此基础上实现的随机森林算法。带有两个训练与测试集合。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-01-13
    • 文件大小：41984
    • 提供者：sgh5018

  1. 基于opencv的机器学习与结果预测

  2. 本例基于opencv，实现了决策树。随机森林 boost 并分别将训练得到的分离器用于预测

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-10-31
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：wyywyr123456

  1. 决策树与随机森林的英文资料

  2. 国外一篇对决策树和随机森林的介绍的资料，包括很多种类，很不错

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2012-11-21
    • 文件大小：33554432
    • 提供者：a5177899b

  1. 05、决策树与随机森林。案例：运营商用户分析，构建象棋博弈引擎

  2. 需要更多资源请关注。 Github: https://github.com/huangyueranbbc

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-08-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：huangyueranbbc

  1. Decision Forests

  2. 详细介绍了从决策树到随机森林的实现过程。对与随机森林在回归分类半监督学习方面做出了详细的探讨

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-11-30
    • 文件大小：33554432
    • 提供者：sinat_35821976

  1. 初始决策树与随机森林

  2. 初始决策树与随机森林 初始决策树与随机森林 初始决策树与随机森林

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2018-04-02
    • 文件大小：26624
    • 提供者：weixin_39260028

  1. 决策树与随机森林

  2. 深度学习系列4：决策树与随机森林，欢迎下载学习~~~~需要其他资源的可以留言

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-25
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：julialove102123

  1. 决策树与随机森林

  2. 决策树是一种基本的分类与回归方法，学习通常包含三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。 决策树由结点和有向边组成，结点包括内部结点和叶节点，内部结点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。 决策树学习本质是从训练数据集中归纳出一组分类规则；决策树学习的损失函数通常是正则化的极大似然函数，学习策略是由训练数据集估计条件概率模型。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：u010333974

  1. matlab程序下的决策树与随机森林分类算法的详细案例，含doc介绍，方便学习

  2. matlab程序下的决策树与随机森林分类算法的详细案例，含doc介绍，方便学习

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-01-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_41800357

  1. 决策树与随机森林

  2. 分类决策树模型是一种对样本进行分类的树形结构。决策树由 节点（Node）和有向边（Directed Edge）组成，节点有两种类型： 内部节点（Internal Node）和叶节点（Leaf Node）。内部节点表示一 个属性或特征，叶节点表示一个类别。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-02-01
    • 文件大小：666624
    • 提供者：qq_43041340

  1. 决策树与随机森林模型.rar

  2. 使用python中的包对决策树与随机森林进行案例实现，文档中包括对于该部分知识自己的理解，欢迎指出错误

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-09-05
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42183708

  1. decision-tree-js, ID3决策树的小型JavaScript实现.zip

  2. decision-tree-js, ID3决策树的小型Javascr ipt实现 decision-tree-js决策树与随机森林分类器算法的小型Javascr ipt实现算法。随机森林演示在线演示：http://fiddle.jshell.net/7WsMf/show/light/ 决策树演示在线演示：h

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-18
    • 文件大小：103424
    • 提供者：weixin_38744270

  1. 精通决策树与随机森林算法通过matlab建模案例.7z

  2. 这是matlab语言编写的决策树和森林算法的代码以及建模数据，比较齐全，想学习决策树的同学通过该案例会比较好上手

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-04-09
    • 文件大小：796672
    • 提供者：weixin_44814176

  1. Python决策树和随机森林算法实例详解

  2. 主要介绍了Python决策树和随机森林算法,集合实例形式详细分析了决策树和随机森林算法的概念、原理及Python相关实现技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：161792
    • 提供者：weixin_38606019

  1. 本人博客 sklearn决策树与随机森林 参数及规则提取 模型可视化（初体验）数据文件

  2. 本人博客 sklearn决策树与随机森林 参数及规则提取 模型可视化（初体验）数据文件

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：118784
    • 提供者：m0_37872998

  1. YiQi-ZombieCompanyClassifier:易企|僵尸企业分类系统2020年第十一届中国大学生服务外包创新创业大赛A09赛题-僵尸企业画像及分类决策树，随机森林与XGBoost投票投票支持Web端访问Bootstrap + D

  2. 易企|僵尸企业分类系统 该项目是2020年第十一届中国大学生服务外包创新创业大赛A09赛题-僵尸企业画像及分类我们团队提交作品的源码。该项目主要任务是要根据给定的企业信息，进行二分类，判断是僵尸企业和非僵尸企业。 本项目分为两部分，第一部分是机器学习训练模型，业务与统计两个角度构造特征，使用RFECV作特征筛选，算法主要使用决策树，随机森林与XGBoost，网格搜索五折交叉参数调优，并使用投票分类器融合，权重使用遗传算法确定，并造成数据融合。第二部分是Web可视化界面，用于支持拆分和批量企业信息

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42132359

  1. 机器学习之决策树与随机森林模型

  2. 本文来自于作者汪毅雄，本文用容易理解的语言和例子来解释了决策树三种常见的算法及其优劣、随机森林的含义，相信能帮助初学者真正地理解相关知识。决策树，是机器学习中一种非常常见的分类方法，也可以说是所有算法中最直观也最好理解的算法。先举个最简单的例子：A：你去不去吃饭？B：你去我就去。“你去我就去”，这是典型的决策树思想。再举个例子：有人找我借钱（当然不太可能。。。），借还是不借？我会结合根据我自己有没有钱、我自己用不用钱、对方信用好不好这三个特征来决定我的答案。我们把转到更普遍一点的视角，对于一些有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：246784
    • 提供者：weixin_38551205

  1. 决策树与随机森林

  2. 本文于cnblogs,介绍了决策树的生成，Bagging策略，python实现代码等。首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类；而决策树是对每一个特征做一个划分。另外逻辑回归只能找到线性分割（输入特征x与logit之间是线性的，除非对x进行多维映射）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：568320
    • 提供者：weixin_38705723

  1. 机器学习之决策树与随机森林模型

  2. 本文来自于作者汪毅雄，本文用容易理解的语言和例子来解释了决策树三种常见的算法及其优劣、随机森林的含义，相信能帮助初学者真正地理解相关知识。决策树，是机器学习中一种非常常见的分类方法，也可以说是所有算法中最直观也最好理解的算法。先举个最简单的例子：A：你去不去吃饭？B：你去我就去。“你去我就去”，这是典型的决策树思想。再举个例子：有人找我借钱（当然不太可能。。。），借还是不借？我会结合根据我自己有没有钱、我自己用不用钱、对方信用好不好这三个特征来决定我的答案。我们把转到更普遍一点的视角，对于一些有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：241664
    • 提供者：weixin_38522214

  1. 决策树与随机森林

  2. 本文于cnblogs,介绍了决策树的生成，Bagging策略，python 实现代码等。首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类；而决策树是对每一个特征做一个划分。另外逻辑回归只能找到线性分割（输入特征x与logit之间是线性的，除非对x进行多维映射

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：568320
    • 提供者：weixin_38609401
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