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CART算法的程序使用Matlab实现。

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简介：
该函数 `test_targets` 通过分类和回归树算法进行目标预测。该函数接受训练模式 (`train_patterns`)、训练目标 (`train_targets`)、测试模式 (`test_patterns`) 以及参数 (`params`)作为输入。参数包括不纯度类型（如熵、方差或错分率）和错误分类样本的节点百分比。不纯度类型可选择熵、方差（或基尼系数）或错分率。该函数最终输出预测的目标值 (`test_targets`)。

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    本简介探讨了利用MATLAB软件对分类与回归树(CART)算法的具体实现方法，包括数据预处理、模型构建及性能评估。 这段文字描述的是如何用MATLAB实现决策树的 CART 算法。
     
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  • HOUGH算法的MATLAB程序实现
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    本简介介绍如何利用MATLAB软件环境高效地实现和应用Prony算法，该算法主要用于信号处理中的频谱分析与系统参数估计。通过具体代码示例，帮助读者掌握其基本原理及编程技巧。 共享MATLAB编写的Prony算法代码。
     
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    本项目运用Python语言实现了多种经典的决策树学习算法，包括ID3、C4.5和CART，旨在为数据分析与机器学习提供强大的工具支持。 使用Python语言实现决策树算法，并采用ID3、C4.5以及 CART 作为决策函数。
     
  • 使用Python实现决策树CART、ID3和C4.5算法（含完整源码）.zip
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    本资源提供三种经典决策树算法(CART, ID3, C4.5)的Python实现代码，包含详细的注释与示例数据，适合机器学习入门者研究参考。 基于Python实现的决策树CART、ID3及C4.5算法（完整源码）项目已通过导师指导并获得97分高分，适合用作课程设计或期末大作业。该项目无需任何修改即可直接使用，并且确保可以正常运行。
     
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