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搜索资源列表

  1. 数据挖掘在各行业的应用论文

  2. 数据挖掘在各行业的应用论文 数据仓库与数据挖掘.caj 空间数据挖掘技术.caj 数据仓库与数据挖掘技术及其在科技情报业的应用前景.caj 相关案件的数据挖掘.caj 数据挖掘技术.caj 一种实时过程控制中的数据挖掘算法研究.caj EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj 数据挖掘及其工具的选择.caj 数据挖掘技术与中国商业银行业务发展策略.caj 数据挖掘工具DMTools的设计与实现.caj 数据仓库、数据挖掘在银行中的应用.caj 基于信息熵的地学空间数据挖掘模型.caj 数据挖

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-19
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：liaosaien

  1. 决策树经典算法c4_5算法的matlab实现

  2. 自己设计的c4-5算法，包括决策树，以及训练误差和检验误差的算法。针对于一般的具有m个样本和n个属性的且类别为2的数据集。其中附上了经过处理的UCI中的2个heart数据集，供初学者使用。希望对初学者有用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-27
    • 文件大小：10240
    • 提供者：justgo2009

  1. 决策树代码

  2. 一） 需求和规格说明 (1) 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。它是一个从上到下、分而治之的归纳过程，是决策树的一个经典的构造算法。应用于很多预测的领域，如通过对信用卡客户数据构建分类模型，可预测下一个客户他是否属于优质客户。 (2) 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。数据分类是一个两步过程。第一步，使用已知类别标记的训练数据集建立一个分类模型。例如：图1是一个决策树模型。第二步，对未知标记的数据使用模型进行分

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2015-08-18
    • 文件大小：16384
    • 提供者：qq_30681609

  1. 决策树ID3算法实验_数据集car_databases

  2. 用python编写的决策树ID3算法，运用了Car-Evaluation的例子。BUG较少，综合了网上的优秀代码，并进一步形成自己的代码。代码基本有注释，风格良好，能够很快看懂。内含有比较规范的报告文档，包含所有流程图，说明图，以及文档风格绝对不错，无需更改，建议下载！ 该算法所测试的数据集如下（已经打包在内，并已经生成xls格式，方便直接使用）： 已知：UCI标准数据集Car-Evaluation，定义了汽车性价比的4 个类别； 求：用ID3算法建立Car-Evaluation的属性描述决策

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-06-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_33825817

  1. 波士顿房价决策树python编码

  2. 波士顿房价机器学习作业python编码，策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-14
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_32900573

  1. 葡萄酒wine数据集的分类算法大全

  2. 对UCI上的数据集wine利用机器学习的常见分类算法进行分类处理，包含KNN，朴素贝叶斯算法，决策树算法等等。可直接使用，无需更改。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-17
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qq_33828738

  1. 决策分类树代码以及数据集.rar

  2. python决策分类树的代码以及所使用的数据集，代码是自己的实现的，并且可以自动生成决策树。11111

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-02
    • 文件大小：61440
    • 提供者：qq_35498696

  1. 决策树算法实现(使用MNIST数据集)_Python环境

  2. 在Python3环境下使用MNIST数据集进行决策树算法的训练，对《统计学习》中第五章内容进行复现性练习。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-09-11
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：cykac1998

  1. 决策树使用的数据集

  2. 数据集

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-11-29
    • 文件大小：493
    • 提供者：zxllll8898

  1. 决策树

  2. 决策树的分类 信息增益 信息增益 = 分类前后的信息熵之差 信息增益越高，就越应优先选择该属性进行分类 通过信息增益来进行分类，会优先选择类别多的属性进行划分 信息增益率 为了解决信息增益会优先选择类别多的属性进行划分的问题，使用信息增益率。 但是没啥用 基尼系数 基尼值 从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率。故，Gini（D）值越小，数据集D的纯度越高。 基尼系数 选择使划分后基尼系数最小的属性作为最优化分属性。 不同的决策树类型 信息增益 – ID3 决策树 会偏

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：95232
    • 提供者：weixin_38618819

  1. python机器学习实现决策树

  2. 本文实例为大家分享了python机器学习实现决策树的具体代码，供大家参考，具体内容如下 # -*- coding: utf-8 -*- Created on Sat Nov 9 10:42:38 2019 author: asus 决策树 目的： 1. 使用决策树模型 2. 了解决策树模型的参数 3. 初步了解调参数 要求： 基于乳腺癌数据集完成以下任务： 1.调整参数criterion，使用不同算法信息熵（entropy）和基尼不纯度算法(gini) 2.调整max_depth参数值，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-02
    • 文件大小：171008
    • 提供者：weixin_38639237

  1. Building-Intrusion-Detection-System:使用KD99数据集构建用于网络安全的入侵检测系统-源码

  2. 楼宇入侵检测系统 使用KD99数据集构建用于网络安全的入侵检测系统此代码是为使用jupyter笔记本编写的。 该代码将构建两个不同的IDS mdel。 第一个是针对能够区分不同主要攻击的IDS。 第二个IDS能够区分正常连接和攻击。 我在此代码中使用的数据集是KDD99数据集，该数据集可在UCI机器学习存储库中公开使用。 我使用Sklearn库使用了三种算法； SVM，决策树和朴素贝叶斯。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：9216
    • 提供者：weixin_42114041

  1. hd_knn_tree:使用心脏病数据集的决策树和K最近邻居-源码

  2. hd_knn_tree 使用RStudio对心脏病数据集进行决策树和K最近邻分析。 还要与进行比较，以找出哪种模型可以更好地预测数据集。 使用的技术/框架 Rstudio Rmarkdown 使用的RStudio库 库（caTools） 图书馆（班） 图书馆（kknn） 图书馆（插入符号） 图书馆（ROCR） 库（rpart） 库（rpart.plot） 图书馆（MASS） 图书馆（tidyverse） 图书馆（ggsci） 安装R软件包 rpack <- c("kk

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：106496
    • 提供者：weixin_42172972

  1. Titanic-ML-From-Disaster：使用Kaggle ML竞赛中提供的数据集来预测Titanic的生存-源码

  2. 泰坦尼克号：从灾难中学习机器 用Kaggle的ML竞赛中给出的数据集预测泰坦尼克号的生存时间 使用给定的数据集使用不同的算法训练模型，例如：Logistic回归，最近邻（kNN），支持向量机（SVM），内核SVM，朴素贝叶斯，决策树和随机森林分类 以不同方式可视化数据以清楚地理解它。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：133120
    • 提供者：weixin_42137022

  1. 决策树：ID3算法第一步的实现-源码

  2. ID3决策树实施 语音合成和识别类的项目。 该程序将通过计算每个特征的熵并使用它来确定哪个特征最有用，从而从特定数据集中确定最有用的特征。 该程序非常特定于给定的数据集。 它有助于回答是否有人应该购买计算机并将数据集用作人们功能的问题，并确定最有价值的一项功能来做出此决定。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42105570

  1. 从零开始的决策树-源码

  2. 从零开始的决策树 在本项目中，我将从头开始实现决策树学习算法（仅使用numpy）。 我将使用一个数据集，其中包括从Audubon社会北美蘑菇现场指南（1981）中提取的蘑菇记录。 该数据库描述了姬松茸和Lepiota家族不同种类的镀金蘑菇的样品。 在提供的文件（冬菇数据.txt）的一行中，每个样本均由23个字符的字符串描述。 每个这样的字符串描述每个样本的22个属性的值（如下所述），最后一个字符对应于蘑菇正确分类为可食用（e）或有毒（p）蘑菇。 例如，数据集中的前两个样本是有毒的，然后是可食

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_42125826

  1. Decision-Trees-Cancer-Prediction-：使用现有数据预测决策树来预测乳腺癌的示例（Scikit-learnpython）-源码

  2. 决策树癌症预测 使用现有数据通过决策树进行学习来预测乳腺癌的示例（scikit-learn / python） 加工 收集的数据样本已分为测试样本和训练样本。 使用scikit的决策树生成器和转换集，可用于基于ID3生成树。 然后可以将测试数据用于交叉验证生成的树的准确性。 这个小程序还生成pdf，以可视化生成的树。 注意 该程序仅用于演示/实验目的。 以下是依赖项 python numpy scipy scikit-学习pydotplus graphviz 使用说明 安装python版本2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42099176

  1. 天气预报-天气使用-机器学习：使用多项式Lo​​gistic回归，决策树，朴素贝叶斯多项式和支持向量机预测天气-源码

  2. 使用机器学习预测天气 使用多项式Lo​​gistic回归，决策树，朴素贝叶斯多项式和支持向量机进行天气预报 资料集 我们的数据集如下所示，是我们从收集的 我们拥有过去30年[1988-2017]的天气数据。训练和测试集分为两个部分，其中两个类别的数据分别占70％和30％。 参数： 天 月 年 湿度（％） 最高温度（单位⁰C） 最低温度（inC） 雨量（毫米） 海平面压力（以MB为单位） 阳光（小时） 风速（结） 云（在okta中） 训练和测试模型的准确性： 模型 训练准确率（％

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：238592
    • 提供者：weixin_42157567

  1. LightGBM：基于决策树算法的快速，分布式，高性能梯度提升（GBT，GBDT，GBRT，GBM或MART）框架，用于排名，分类和许多其他机器学习任务-源码

  2. 渐变光机 LightGBM是使用基于树的学习算法的梯度增强框架。 它被设计为分布式且高效的，具有以下优点： 训练速度更快，效率更高。 降低内存使用率。 更好的准确性。 支持并行和GPU学习。 能够处理大规模数据。 有关更多详细信息，请参阅。 受益于这些优势，LightGBM被广泛用于许多机器学习竞赛的中。 在公共数据集上进行的表明，LightGBM可以在效率和准确性上均优于现有的Boosting框架，并且显着降低了内存消耗。 此外， 表明，LightGBM可通过使用多台机器进行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42104366

  1. 决策树_Python3实现代码及注释

  2. 代码来自Peter Harrington《机器学习实战 · 第三章》一.决策树的构造及绘制整体代码二.构造及绘制的各部分函数1.计算给定数据集的香农熵2.按照给定特征划分数据集3.选择最好的数据集划分方式4.创建树的函数代码5.使用文本注解绘制树节点6.获取叶节点的数目和树的层数7.plotTree函数三.测试和存储分类器8.使用决策树的分类函数9.使用pickle模块存储决策树10.使用决策树预测隐形眼镜类型 一.决策树的构造及绘制整体代码 数据表： 海洋生物数据 不浮出水面

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：78848
    • 提供者：weixin_38750003
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