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搜索资源列表

  1. 基于决策树的中文名词短语指代消解

  2. 本文采用决策树学习方法来完成中文名词短语的指代消解。在人民日报标注语料的基 础上进行名词短语识别，并构建候选指代名词短语对的特征向量，然后采用C5.0决策树算法训 练得到中文名词短语指代消解的决策树，并在此基础上进行了测试。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-08-09
    • 文件大小：232448
    • 提供者：wssgtt

  1. 决策树和相关算法PPT

  2. 决策树 数据挖掘 C4.5 C5.0算法， 用于数据挖掘的决策树学习

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-04-09
    • 文件大小：180224
    • 提供者：webxiaojie

  1. 创建决策树算法的比较研究——ID3C45C50算法的比较

  2. 创建决策树算法的比较研究——ID3C45C50算法的比较

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-05-20
    • 文件大小：274432
    • 提供者：SunMars1986

  1. C5决策树遥感影像分类软件

  2. casmRSIC是一款基于AE开发的遥感影像分类软件，它采用了C5决策树分类算法，精度要远高于ENVI的C4.5算法和ERADAS的监督分类算法。其设计思路与See5+ERDAS的CART插件分类方法一样，但操作却要比它简单的多，而且在C5模块上与See5具有相同的精度。

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2011-12-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：sailingw

  1. C5决策树分类软件1.2试用版包括册数数据

  2. C5决策树分类软件试用版包括册数数据，功能和SEE5一样，价格却很便宜

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2011-12-18
    • 文件大小：420864
    • 提供者：sailingw

  1. C5.0决策树遥感影像分类系统帮助

  2. 决策树分类作为一种基于空间数据挖掘的知识发现的监督分类方法，它通过决策学习过程得到分类规则并对遥感影像进行分类，突破了以往分类树或分类规则的构建要利用分类者的生态学和遥感先验知识的确定。而C5.0算法作为最为前沿的决策树算法，目前尚没有一款基于它的遥感影像分类软件。基于此，我们以C5.0决策树算法为基础，通过算法改进，创建了适用于遥感影像分类的决策树算法GLC树，进并依托C#+ArcEngine平台设计实现了GLC_Info v1.0，该软件具有指数变换、样本点的选取、训练集的生成、规则集的建

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-06-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：sailingw

  1. C5.0软件决策树模型

  2. C5.0是决策树模型中的算法，79年由J R Quinlan发展，并提出了ID3算法，主要针对离散型属性数据，其后又不断的改进，形成C4.5，它在ID3基础上增加了队连续属性的离散化。 C5.0是C4.5应用于大数据集上的分类算法，主要在执行效率和内存使用方面进行了改进。 C4.5算法是ID3算法的修订版，采用GainRatio来加以改进方法，选取有最大GainRatio的分割变量作为准则，避免ID3算法过度配适的问题。 C5.0算法则是C4.5算法的修订版，适用于处理大数据集，采用Boost

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-06
    • 文件大小：686080
    • 提供者：baishikele_hw

  1. 决策树模型C5.0代码

  2. C5.0是决策树模型中的算法，79年由J R Quinlan发展，并提出了ID3算法，主要针对离散型属性数据，其后又不断的改进，形成C4.5，它在ID3基础上增加了队连续属性的离散化。 C5.0是C4.5应用于大数据集上的分类算法，主要在执行效率和内存使用方面进行了改进。 C4.5算法是ID3算法的修订版，采用GainRatio来加以改进方法，选取有最大GainRatio的分割变量作为准则，避免ID3算法过度配适的问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-06
    • 文件大小：132096
    • 提供者：baishikele_hw

  1. GLC_Info安装文件（ArcGIS9.3环境下试用版2013年5月20日到期）

  2. 决策树分类作为一种基于空间数据挖掘的知识发现的监督分类方法，它通过决策学习过程得到分类规则并对遥感影像进行分类，突破了以往分类树或分类规则的构建要利用分类者的生态学和遥感先验知识的确定。我们以C5.0算法为基础，通过算法改进，创建了适用于遥感影像分类的决策树算法GLC树，并依托C#+ArcEngine平台设计实现了GLC_Info v1.1。该软件以GLC分类器为核心，不仅提供了基于像元的遥感影像分类功能，而且可以在ENVI或者eCognition分割结果的基础上实现遥感影像面向对象自动分类。

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2013-03-22
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：sailingw

  1. C5.0(Windows)源代码

  2. C5.0（See5）决策树的Windows版源代码，适合于致力研究决策树的同学们

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2014-01-09
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：liuzihe1979

  1. 决策树遥感影像分类系统GLC_Info（2014年10月最新版）

  2. 决策树分类作为一种基于空间数据挖掘的知识发现的监督分类方法，它通过决策学习过程得到分类规则并对遥感影像进行分类，突破了以往分类树或分类规则的构建要利用分类者的生态学和遥感先验知识的确定。我们以AdaBoost和C4.5算法为基础，通过算法改进，创建了适用于遥感影像分类的决策树算法GLC树，并依托C#+ArcEngine平台设计实现了GLC_Info v1.1。该软件以GLC分类器为核心，不仅提供了基于像元的遥感影像分类功能，而且可以在ENVI或者eCognition分割结果的基础上实现遥感影像

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2014-10-07
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：sailingw

  1. C5.0决策树法在出生缺陷预测中的应用

  2. C5.0决策树法在出生缺陷预测中的应用，想学习C5.0算法的原理及应用的童鞋们绝对值得一看哦！

  3. 所属分类：企业管理

    • 发布日期：2014-12-21
    • 文件大小：453632
    • 提供者：qq_24693623

  1. 基于C5.0决策树的个险运营系统设计

  2. 基于C5.0决策树的个人健康保险核心业务运营系统设计

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-02-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：jiangmanhong

  1. 决策树分类器的实现及在遥感影像 分类中的应用

  2. 决策树算法是数据挖掘中应用最广的归纳推理算法之一，其构造不需要任何领域知识或参数设置，适合于探测式知识发现。决策树算法具有结构清晰、运行速度快、准确性高以及更好的灵活性和鲁棒性，可以用于处理高维数据，其获取的知识是直观的且容易被人理解。目前决策树算法已经被广泛的应用于医学、制造和生产、金融分析、天文学、分子生物学以及遥感影像分类等领域。 法和boosting推进技术研究的基础上，以BoostTree算法为基础，通过算法改进，构建了AdaTree.WL算法。然后以该算法为基础研发了决策树遥感影像

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-10-21
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：sailingw

  1. C5.0决策树源代码

  2. c5.0决策树算法，源代码可以运行，你要好好看看说明文件怎么运行。使用命令行。而且要有训练集。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-03-22
    • 文件大小：75776
    • 提供者：zhlee2008

  1. 决策树算法实战过程

  2. 压缩包包含数据和代码，代码有详细的算法分析过程。算法使用的是c5.0决策树模型。分析过程重在建模和模型提升。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-10-01
    • 文件大小：16384
    • 提供者：weixin_42189167

  1. 使用C5.0决策树识别高风险银行贷款

  2. 使用C5.0决策树识别高风险银行贷款，内含详细讲解和代码。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-01-30
    • 文件大小：626688
    • 提供者：weixin_43358229

  1. 使用C5.0决策树识别高风险银行贷款--代码

  2. 使用C5.0决策树识别高风险银行贷款，代码，通过R语言实现。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-01-30
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_43358229

  1. 基于目标分解的面向对象决策树PolSAR影像分类

  2. 为了解决极化合成孔径雷达(Polarization Synthetic Aperture Radar,PolSAR)影像单一分类方法不能充分利用其中的丰富信息问题,结合目标分解理论、面向对象思想和C5.0决策树算法,对PolSAR影像进行多种方式的极化分解,提取包含地物散射机理信息的各种极化参数,并将提取的参数分割为对象,最后,采用C5.0决策树算法进行分类.采用RADARSAT-2全极化SAR数据进行实验,并将分类结果与经典的分类方法进行了对比,证明了本文提出方法的有效性.该成果将在PolSA

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38621638

  1. 基于C5.0决策树算法的考试结果预测研究

  2. 随着终身学习体系的逐步构建，基于互联网的远程学习模式应用不断普及，各种网络学习平台也不断累积大量的学员学习和考试方面的数据。采用数据挖掘技术对这些数据进行分析，可以充分挖掘网络学习平台存量数据的价值。基于C5.0决策树算法，采用软件工具对研究数据进行分析，发现了影响考试结果的诸多因素及其重要性，可以针对如何改善学习方法、提升学习效果、改善平台的服务模式等提出很好的改进建议。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：549888
    • 提供者：weixin_38514872
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