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    Python版数据挖掘实验4报告：用决策树预测获胜球队
    一、实验名称：用决策树预测获胜球队1、实验目的：用决策树预测获胜球队2、实验内容：用决策树预测获胜球队3、实验环境（设备、软件、实验数据）：设备：笔记本电脑    软件：Python idle    实验数据：leagues_NBA_2013_standings_expanded-standings.csv, leagues_NBA_2014_games_g
    时间：2023-08-02  热度：21℃
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    Hadoop学习笔记三--决策树算法实现用户风险等级分类
    Hadoop学习笔记三--决策树算法实现⽤户风险等级分类前⾔蝴蝶灯笼刚刚过去的2016年被称为⼈⼯智能的元年，在AlphaGo⼤战李世⽯取得⾥程碑式的胜利后，神经⽹络和深度学习的概念瞬间进⼊了⼈们的视野，各⼤商业巨头也纷纷将⾃⼰的⽬标转移到这个还没有任何明确⽅向但所有⼈都知道它⼀旦出⼿将改变世界的⼈⼯智能⽅向中。在这个过程中，⼈们也突然发现在过去⼏年⼤数据存储技术和硬件处理能⼒不断发展，⽽产出却有
    时间：2023-07-29  热度：13℃
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    浅谈决策树于风险决策中的应用
    化油器怎么清洗《经济预测与决策》课程论文课程论文题目    浅谈决策树于风险决策中的应用龙应台经典语录专        业              统计学班        级       
    时间：2023-07-23  热度：17℃
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    决策树(DMT)分析：制定项目决策
    决策树（DMT）分析：制定项目决策如何释放压力试用期辞职报告人有所不为，而后可以有所为。 ——《孟子》 1．为什么使用决策树分析？ 当项目需要做出某种决策、选择某种解决方案或者确定是否存在某种风险时，决策树（decisionmakingtree）提供了一种形象化的、基于数据分析和论证的科学方法，这种方法通过严密地逻辑推导和逐级逼近地数据计算，从决策点开始，按照所分析问题的各种发展的可能性不断产生分
    时间：2023-07-23  热度：11℃
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    决策树学习笔记（DecisionTree）
    雪绒花英文决策树学习笔记（DecisionTree）　什么是决策树？  决策树是⼀种基本的分类与回归⽅法。其主要有点事模型具有可得性，分类速度快。学习时，利⽤训练数据，根据损失函数最⼩化原则建⽴决策树模型；预测时，对新数据，利⽤决策树模型进⾏分类。　决策树学习通常包含以下三个步骤：  选择特征  决策树⽣成  剪枝　决策树的改进路线：embedded&nbs
    时间：2023-07-20  热度：19℃
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    scikit-learn决策树算法类库使用小结
    federalist papersscikit-learn决策树算法类库使用小结scikit-learn是一个强大的Python机器学习库，提供了包括决策树在内的各种机器学习算法。why so rious音译cardigan决策树算法在scikit-learn中的实现主要有以下几个类：1. DecisionTreeClassifier：用于分类问题的决策树算法类。可以通过参数设置决策树算法的各
    时间：2023-07-20  热度：18℃
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    决策树分类（DecisionTreeforClassification）
    决策树分类（DecisionTreeforClassification）%% I. 清空环境变量clear allclcwarning off%% II. 导⼊数据load data.mat%%% 1. 随机产⽣训练集/测试集%randperm是matlab函数，功能是随机打乱⼀个数字序列。其内的参数决定了随机数的范围。a = randperm(569);%data 是⼀个矩阵%data（x，y）
    时间：2023-07-20  热度：13℃
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    决策树（decisiontree）（一）——构造决策树方法
    小学英语全英教案>有空i决策树（decisiontree）（⼀）——构造决策树⽅法决策树（decision tree）（⼀）——构造决策树⽅法说明：这篇博客是看周志华⽼师的《机器学习》（西⽠书）的笔记总结，虽然⾃⼰写了很多总结性⽂字包括⼀些算法细节，但博客中仍有部分⽂字摘⾃周⽼师的《机器学习》书，仅供学习交流使⽤。转载博客务必注明出处和作者，谢谢。决策树系列博客：决策树算法起源于E.B.Hunt等
    时间：2023-07-20  热度：21℃
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    决策树（decisiontree）（四）——缺失值处理
    决策树（decisiontree）（四）——缺失值处理身份证号查四级成绩决策树（decision tree）（四）——缺失值处理** 注：本博客为周志华⽼师《机器学习》读书笔记，博客以西⽠书为基础写成。2019年4⽉13⽇更新：1、订正了⼤家评论中的⼀个笔误。2、增加测试样本中属性有缺失值该如何处理。qe是什么意思啊决策树系列博客：现实⽣活中的数据集中的样本通常在某系属性上是缺失的，如果属性值缺失
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    决策树（DecisionTree）的理解及优缺点
    决策树（DecisionTree）的理解及优缺点决策树的理解  决策树是⼀种机器学习的⽅法。决策树的⽣成算法有ID3, C4.5和CART等。决策树是⼀种树形结构，其中每个内部节点表⽰⼀个属性上的判断，每个分⽀代表⼀个判断结果的输出，最后每个叶节点代表⼀种分类结果。  决策树是⼀种⼗分常⽤的分类⽅法，需要监管学习（有教师的Supervid Learning），监管学习就是给
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    统计学习方法第五章：决策树（decisiontree）,ID3算法，C4.5算法及python实现
    统计学习⽅法第五章：决策树（decisiontree）,ID3算法，C4.5算法及python实现决策树(decision tree)是⼀种基本的分类与回归⽅法。决策树模型呈树状结构，在分类问题中，表⽰基于特征对实例进⾏分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利⽤训练数据，根据损失函数最⼩
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    文本分类算法之决策树.ID3实现
    ⽂本分类算法之决策树.ID3实现⽂本分类，字⾯意思来说就是对⽂本进⾏分类。其实就是这样，⽂本分类是根据⽂本所具有的⼀些特征和属性来将其判别为事先确定的⼏个类别的过程。常⽤的分类⽅法有朴素贝叶斯⽅法，K近邻⽅法（KNN），⽀持向量机（SVM），决策树⽅法，神经⽹络⽅法等等。本⽂主要来介绍决策树的⼀种实现。决策树是通过⽂本的⼀些属性来建⽴的⼀个模型。决策树采⽤⾃顶向下的⽅式，树中的每个结点都代表⼀个属
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    归纳决策树ID3(Java实现)
    归纳决策树ID3（Java实现）先上问题吧，我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook，temperature，humidity，windy)，并已知这些天气是否打球(play)。如果给出新一天的气象指标数据:sunny,cool,high,TRUE，判断一下会不会去打球。table 1outlooktemperaturehumiditywindyplaysunnyhothighFALSE
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    决策树算法实验报告
    决策树算法实验报告哈尔滨工业大学     省份英语  数据挖掘理论与算法实验报告 make the days count    学会计有方法  (2021年度秋季学期)         课程编码      S1300019C     
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