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C4.5决策树完整C++源码RAR包

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简介：
本资源包含完整的C4.5决策树算法实现，使用C++编写，并以RAR格式压缩。适用于数据挖掘和机器学习项目研究与开发。 需要决策树C4.5的完整C++源代码，包括详细的注释、文档以及测试数据和训练数据，可以直接使用。

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  • C4.5决策树完整C++源码RAR包
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    本资源包含完整的C4.5决策树算法实现，使用C++编写，并以RAR格式压缩。适用于数据挖掘和机器学习项目研究与开发。 需要决策树C4.5的完整C++源代码，包括详细的注释、文档以及测试数据和训练数据，可以直接使用。
     
  • Python C4.5决策树库(pyC45)-源码
    优质
    pyC45是一款专为Python设计的开源C4.5决策树算法实现库。此项目提供简洁高效的接口用于训练和预测，便于用户快速构建基于决策树的学习模型。 pyC45 是一个轻量级的 Python 包，用于实现 C4.5 决策树算法，仅包含单个文件“pyC45.py”。该包提供了一个简单且高效的接口，使用户能够训练 C4.5 决策树，并使用它来进行预测或分类。训练完成后的决策树会被保存为 XML 文件，便于阅读和理解。 随着大数据时代的到来，C4.5 成为了数据挖掘与机器学习领域中广受欢迎的算法之一。pyC45 包由清华大学张驰昱于2013年冬季开发。
     
  • C4.5算法决策树源代码
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    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。
     
  • C4.5决策树的代码
    优质
    本代码实现C4.5算法用于构建决策树，支持数据集处理、特征选择及剪枝操作，适用于分类问题。 该代码中的所有函数都已整合到一个脚本段落件中，并且实现了构造树及相应的剪枝处理。
     
  • 014_Matlab实现C4.5决策树算法（含源码）.rar
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    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。
     
  • ID3和C4.5决策树的完整代码及结果展示
    优质
    本项目提供ID3和C4.5算法实现的完整Python代码，并展示了使用这些算法构建决策树的过程及其最终预测结果。 ID3和C4.5决策树的完整代码以及结果图片。
     
  • 利用Python实现决策树CART、ID3和C4.5算法（含完整代码）.rar
    优质
    本资源提供了一套完整的Python代码库，用于实现三种经典的决策树学习算法：CART、ID3及C4.5。通过这些代码，用户能够深入了解每种算法的原理，并进行实际应用。适合数据科学与机器学习爱好者深入研究和实践使用。 资源内容：基于Python实现决策树CART、ID3、C4.5（完整源码）。 代码特点： - 参数化编程； - 参数可方便更改； - 代码编写思路清晰，注释详细。 适用对象： - 计算机专业学生课程设计、期末大作业和毕业设计； - 电子信息工程专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计； - 数学等专业的大学生相关项目需求。 作者介绍：某知名公司资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真工作超过10年；擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测及信号处理等多种领域的算法仿真实验。
     
  • C语言中实现C4.5决策树
    优质
    本篇文章探讨了在C语言环境中实现C4.5算法的具体方法和技术细节，详细介绍了如何通过编程构建和优化决策树模型。 在C语言中实现决策树算法C4.5需要对数据进行处理并构建分类模型。这个过程包括选择最佳属性来分割数据集、递归地创建子节点以及停止条件的设定等步骤。为了提高效率，可以采用剪枝技术优化生成的决策树以避免过拟合现象。
     
  • 使用Python实现决策树CART、ID3和C4.5算法（含完整源码）.zip
    优质
    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。
     
  • 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。