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搜索资源列表

  1. cart 分类回归树

  2. 是介绍CLASSIFICATION AND REGRESSION TREE的资料，很有用

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-04-20
    • 文件大小：602112
    • 提供者：virgo555

  1. 贝叶斯网络工具箱（Matlab工具包）

  2. 创建你的第一个贝叶斯网络 手工创建一个模型 从一个文件加载一个模型 使用 GUI 创建一个模型 推断 处理边缘分布 处理联合分布 虚拟证据 最或然率解释 条件概率分布 列表（多项式）节点 Noisy-or 节点 其它（噪音）确定性节点 Softmax（多项式 分对数）节点 神经网络节点 根节点 高斯节点 广义线性模型节点 分类 / 回归树节点 其它连续分布 CPD 类型摘要 模型举例 高斯混合模型 PCA、ICA等 专家系统的混合 专家系统的分等级混合 QMR 条件高斯模型 其它混合模型 参数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-07-12
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：leaf1984zh

  1. 基于 PCA 与分类回归树的疾病诊断应用研究.pdf

  2. 基于 PCA 与分类回归树的疾病诊断应用研究.pdf

  3. 所属分类：WindowsPhone

    • 发布日期：2012-05-29
    • 文件大小：254976
    • 提供者：q123456789098

  1. 数据挖掘实验报告

  2. 使用分类回归树、支持向量机、人工神经网络等模型对GOODS1n中增加的increase（(After - Before) / Before * 100.0）字段进行预测，与原值进行比较分析各种算法预测的准确性。

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2014-02-10
    • 文件大小：566272
    • 提供者：njy654321njy

  1. 决策树Scart.rar

  2. 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

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2014-04-07
    • 文件大小：17408
    • 提供者：sdongheng

  1. CART分类回归树的介绍

  2. 关于CART分类回归树的详细介绍以及它的应用实例。

  3. 所属分类：专业指导

  1. C++现实分类回归树算法(机器学习, 决策树)

  2. C++实现机器学习决策树算法CART(Classification And Regression Trees, 即分类回归树).同样实现了剪枝算法用于解决决策树会产生过拟合的情况.代码干净,整洁,有注释可直接使用.

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-06-15
    • 文件大小：11264
    • 提供者：theone_jie

  1. Matlab中常用非线性分类算法的实验比较研究

  2. 本科毕设。本文主要分析了BP、RBF、非线性回归、分类回归树这四种非线性分类算法。介绍了这四种算法的原理、公式，以及它们在MATLAB中是如何实现的。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-07-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：lingfeidiewu

  1. 分类和回归树详解,数据挖掘

  2. 分类和回归树详解,数据挖掘

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-08-20
    • 文件大小：332800
    • 提供者：sinsou

  1. 基于R软件rpart包的分类和回归树的应用

  2. 知网下载的谢老师发表文献，可以指导决策树构建。 特别适用于菜鸟学习哈！

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-04-28
    • 文件大小：144384
    • 提供者：qq_37765742

  1. 决策树算法原理详解

  2. 【文档说明】 本文是自己整理的一些重点知识点，也是面试中会被问到的知识点 【文档结构】 决策树 信息熵（Entropy） 什么是决策树 决策树的构建过程 决策树分割属性选择 决策树量化纯度 决策树量化纯度 信息增益率计算方式 决策树的停止条件 决策树算法效果评估 决策树生成算法 ID3算法 ID３算法优缺点 C4.5算法 8 CART算法 8 ID3\C4.5\CART分类回归树算法总结 分类树和回归树的区别 决策树优化策略 决策树的剪枝 决策树剪枝过程 附录：

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：hanmowen

  1. 分类和回归树.pdf

  2. 分类和回归树 Classification and regression trees are machine-learningmethods for constructing predictionmodels from data. Themodels are obtained by recursively partitioning the data space and fitting a simple prediction model within each partition. As a r

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-01-20
    • 文件大小：486400
    • 提供者：sinat_36811967

  1. CART回归树 可视化demo.zip

  2. 这是一个用python实现的cart回归树(不是调用sklearn的), 可以调整参数,并且打印决策树并用plt展示数据和回归线,demo是回归模型,返回的值是平均值,稍微修改后可以用于分类

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-15
    • 文件大小：7168
    • 提供者：howard789

  1. python决策树之CART分类回归树详解

  2. 主要为大家详细介绍了python决策树之CART分类回归树，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：152576
    • 提供者：weixin_38677044

  1. 带你学习Python如何实现回归树模型

  2. 所谓的回归树模型其实就是用树形模型来解决回归问题，树模型当中最经典的自然还是决策树模型，它也是几乎所有树模型的基础。虽然基本结构都是使用决策树，但是根据预测方法的不同也可以分为两种。第一种，树上的叶子节点就对应一个预测值和分类树对应，这一种方法称为回归树。第二种，树上的叶子节点对应一个线性模型，最后的结果由线性模型给出。这一种方法称为模型树。 今天我们先来看看其中的回归树。 回归树模型 CART算法的核心精髓就是我们每次选择特征对数据进行拆分的时候，永远对数据集进行二分。无论是离散特征还是连续性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：225280
    • 提供者：weixin_38514620

  1. 基于分类回归树的高炉铁水硅含量预测模型

  2. 基于分类回归树的高炉铁水硅含量预测模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38709816

  1. dendextend：扩展R的树状图功能-源码

  2. 树枝状延伸 （使用） 目录： 介绍 类“树状图”提供了处理R中树状结构的通用功能。它旨在替代层次聚类和分类/回归树中的类似功能，因此所有这些功能都可以使用相同的引擎来绘制或切割树。 但是，树状图类仍缺少许多基本功能。 该软件包旨在填补一些空白。 dendextend软件包扩展了R核心树状图功能。 安装 要安装和加载dendextend，只需使用： install.packages( ' dendextend ' ) # stable CRAN version library( " den

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42175776

  1. 很棒的决策树论文：有关决策树，分类树和回归树的研究论文集以及实施-源码

  2. 很棒的决策树研究论文 精选的决策，分类和回归树研究论文清单，包括来自以下会议的实现： 机器学习 计算机视觉 自然语言处理 数据 人工智能 关于，，，和论文的类似集合以及实现。 2020年 DTCA：可解释的索赔验证基于决策树的共同注意网络（ACL 2020） 吴连伟，袁Yuan，赵永强，梁浩，安布琳·纳齐尔 隐私保护梯度提升决策树（AAAI 2020） 李勤彬，吴兆敏，温则宜，何炳生 实用联合梯度提升决策树（AAAI 2020） 李勤彬，温则宜，何炳生 最优决策树的有效推

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：47104
    • 提供者：weixin_42168902

  1. 数据分类——决策树算法（文章较长，请耐心，欢迎指导！）

  2. 1.什么是决策树？ 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部结点和叶结点。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。 决策树（DecisionTree），又称判定树，是一种以树结构（包括二叉树和多叉树）形式来表达的预测分析模型。通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例叶子节点即为实例所属的分类树上每个节点说明了对实例的某个属性的测试，节点的每个后继分支对应于该属性的一个可能。 决策树分为回归决策树和分类决策树！ 2.决策树的结

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38590738

  1. python决策树之CART分类回归树详解

  2. 决策树之CART（分类回归树）详解，具体内容如下 1、CART分类回归树简介   CART分类回归树是一种典型的二叉决策树，可以处理连续型变量和离散型变量。如果待预测分类是离散型数据，则CART生成分类决策树；如果待预测分类是连续型数据，则CART生成回归决策树。数据对象的条件属性为离散型或连续型，并不是区别分类树与回归树的标准，例如表1中，数据对象xi的属性A、B为离散型或连续型，并是不区别分类树与回归树的标准。 表1 2、CART分类回归树分裂属性的选择   2.1 CART

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：151552
    • 提供者：weixin_38518668
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