Advertisement

基于MATLAB的决策树C4.5算法实现（含源码、说明文档及数据）.rar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供了一个使用MATLAB实现的经典决策树算法C4.5的完整项目，包括源代码、详细的文档和测试数据集，适合于科研学习与实践应用。 资源内容包括基于Matlab实现的决策树C4.5算法源码、详细文档及数据集。 代码特点： - 参数化编程：参数设置灵活方便更改。 - 代码结构清晰，注释详尽易懂。 适用对象： 此项目适用于计算机科学、电子信息工程和数学等相关专业学生的课程设计、期末作业以及毕业设计等场景。 作者是一位资深算法工程师，在大型企业工作多年，专注于Matlab、Python、C/C++及Java编程语言的应用，并且精通YOLO目标检测模型仿真。此外，该作者在多个领域如计算机视觉、智能优化算法和神经网络预测等方面具有丰富经验和技术积累。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB的决策树C4.5算法实现（含源码、说明文档及数据）.rar
    优质
    本资源提供了一个使用MATLAB实现的经典决策树算法C4.5的完整项目，包括源代码、详细的文档和测试数据集，适合于科研学习与实践应用。 资源内容包括基于Matlab实现的决策树C4.5算法源码、详细文档及数据集。 代码特点： - 参数化编程：参数设置灵活方便更改。 - 代码结构清晰，注释详尽易懂。 适用对象： 此项目适用于计算机科学、电子信息工程和数学等相关专业学生的课程设计、期末作业以及毕业设计等场景。 作者是一位资深算法工程师，在大型企业工作多年，专注于Matlab、Python、C/C++及Java编程语言的应用，并且精通YOLO目标检测模型仿真。此外，该作者在多个领域如计算机视觉、智能优化算法和神经网络预测等方面具有丰富经验和技术积累。
     
  • 014_Matlab实现C4.5决策树算法（含源码）.rar
    优质
    本资源提供Matlab环境下实现C4.5决策树算法的代码及详细文档，适合数据挖掘与机器学习初学者研究和使用。 【资源内容】：使用Matlab实现决策树C4.5算法 【代码特点】： - 参数化编程设计，便于参数调整。 - 代码结构清晰，注释详尽。 【适用对象】：工科生、数学专业学生及信号处理专业的学生等。
     
  • 利用Matlab实现决策树和随机森林算法（含源码、说明文档及数据）.rar
    优质
    本资源包含使用MATLAB实现的决策树与随机森林算法代码、详细的说明文档以及相关数据集。适合于机器学习项目研究与实践应用。 资源内容：基于Matlab实现的决策树与随机森林算法（包含完整源码、说明文档及数据）。 代码特点： - 参数化编程，便于参数调整。 - 代码结构清晰，注释详尽易懂。 适用对象： 本项目适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业学生的课程设计、期末大作业以及毕业设计项目中使用。 作者介绍：一位资深算法工程师，在某知名公司工作多年。拥有十年以上的Matlab、Python、C/C++及Java编程经验，并擅长于YOLO目标检测模型的仿真研究。此外，该作者在计算机视觉、智能优化算法、神经网络预测等多个领域具有丰富的实践经验，特别是在信号处理和图像处理方面积累了深厚的专业知识和技术能力。
     
  • C4.5算法在决策树中的MATLAB实现
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB语言来实现C4.5算法，并应用于构建高效的决策树模型。文中详细阐述了C4.5算法的工作原理及其相对于其他分类方法的优势，同时提供了具体的代码示例和数据集应用实例，以帮助读者更好地理解和实践该算法在实际问题中的解决方案。 我设计了一种C4-5算法，并包括了决策树的构建方法以及训练误差和检验误差的相关计算方法。该算法适用于一般的具有m个样本和n个属性的数据集，且数据类别为2的情况。此外，我还提供了一个经过处理的UCI中的heart数据集供初学者使用，希望对学习者有所帮助。
     
  • C4.5决策树算法的Python实现及数据示例.zip
    优质
    本资料包提供了一个关于C4.5决策树算法在Python中的实现教程和相关代码，包含详细的数据处理与模型构建实例。 资源包含完整的C4.5决策树算法Python代码及测试数据。共有四个文件：C45.py用于实现算法本身；treePlotter.py负责绘制决策树；PlayData.txt提供样本数据；C45test.py则用来构建、绘制并测试决策树。
     
  • C4.5算法决策树源代码
    优质
    C4.5算法决策树源代码提供了基于C4.5算法构建和优化决策树的数据挖掘工具，适用于分类规则的学习与应用。 决策树经典算法的例子分析与说明：本段落将详细解释决策树的经典算法，并通过具体的例子进行阐述。通过对这些实例的深入剖析，读者可以更好地理解如何构建和应用决策树模型来解决实际问题。
     
  • ID3和C4.5算法的决策树实现源代码
    优质
    本项目包含基于ID3和C4.5算法的决策树实现源代码，旨在提供机器学习中分类任务的一种直观高效的解决方案。 机器学习中的决策树ID3及C4.5算法实现源代码可用于西瓜数据集2.0的测试与结果分析。
     
  • 用Python实现的决策树及ID3/C4.5/CART决策算法
    优质
    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。
     
  • C4.5决策树算法的Python实现与数据示例
    优质
    本文章详细介绍了C4.5决策树算法，并提供了其在Python中的具体实现方法及数据应用示例，帮助读者深入理解并实践该算法。 资源包含完整的C4.5决策树算法Python代码及测试数据。其中包括四个文件：C45.py用于实现算法，treePlotter.py用于绘制决策树，PlayData.txt是样本数据集，而C45test.py则用来构建、剪枝、绘制并测试决策树。运行该文件可以依次完成这些步骤，并对测试样本进行分类。
     
  • 基于MATLAB的支持向量机算法实现（含源码、数据及说明文档）.rar
    优质
    本资源提供了一套完整的支持向量机算法在MATLAB环境下的实现方案，包括详细的源代码、测试数据集以及使用说明文档。适合于机器学习研究和工程实践者参考与应用。 资源内容：基于Matlab实现支持向量机（完整源码+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程 - 参数可方便更改 - 代码编程思路清晰，注释详细 适用对象： 计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 作者介绍：某知名公司资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真工作10年；擅长领域包括但不限于：计算机视觉与目标检测模型开发，智能优化算法研究，神经网络预测技术，信号处理分析，元胞自动机建模，图像处理方法设计，智能控制策略制定以及路径规划和无人机相关项目。