决策树和决策树算法简介
自己根据Jiawei Han的《数据挖掘》书上总结的献丑了。呵呵。大家都发表些意见哈
决策树算法
当前话题为您枚举了最新的决策树算法。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
优化决策树分类-决策树课题PPT
在决策树分类训练阶段，根据给定的训练数据集DB构造出一棵决策树class = DecisionTree(DB)。分类阶段从根开始，按照决策树的分类属性逐层往下划分，直到叶节点，得出概念（决策、分类）结果。y = DecisionTree(x)。
决策树和相关算法PPT
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
连续值决策树
算法原理：
采用ID3算法，以信息增益率为依据选择分裂属性。
连续值处理：
将数据按特征属性排序，相邻元素的中间点为潜在分裂点。依次分裂数据并计算期望信息，期望信息最小的点为最佳分裂点。
代码：
生成决策树：decisiontree.py
绘制决策树：treePlotter.py
机器学习算法-决策树内容
机器学习算法----决策树
基于 OpenCV 的决策树增强算法
介绍了 OpenCV 中增强决策树算法的 Boost 方法。此方法使用一系列弱学习器来构建一个强大的分类器，通过逐一添加决策树来改进模型的准确性。
Python决策树代码.rar
Python决策树代码，只需要修改传入的数据即可。里面还有输出决策树结果图需要安装的软件以及说明。
Python决策树代码示例
Python中决策树的实例代码附带详细注释，运行test_tree文件即可查看结果。
基于C语言的决策树算法实现
决策树是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归任务。其核心思想是通过迭代地选择最优特征对数据进行划分，最终构建出一棵树形结构的模型。
在C语言中实现决策树算法，需要考虑以下几个关键步骤：
数据结构定义: 定义节点结构体，包含存储特征、阈值、左右子树指针等信息。
特征选择: 根据信息增益、基尼
Python实现ID3决策树算法
提供了一个Python实现的ID3决策树算法，并附带了相关数据集，用于构建和测试决策树模型。代码清晰简洁，注释详细，适合用于学习和研究决策树算法。