2021年3月16日
决策树
摘要： 决策树（DT）是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。 目的是创建一个模型，该模型通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。 一棵树可以看作是分段常数近似。 例如，在下面的示例中，决策树从数据中学习，以使用一组if-then-else决策规则来近似正弦曲线。 树越深，决策规则越复杂 阅读全文
posted @ 2021-03-16 21:56 feifanren 阅读(251) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Decision tree algorithm short Weka tutorial
摘要： http://art.uniroma2.it/basili/MLWM09/002_DecTree_Weka.pdf 阅读全文
posted @ 2021-03-16 21:52 feifanren 阅读(25) 评论(0) 推荐(0) 编辑
A Step By Step C4.5 Decision Tree Example
摘要： https://sefiks.com/2018/05/13/a-step-by-step-c4-5-decision-tree-example/ 阅读全文
posted @ 2021-03-16 18:45 feifanren 阅读(33) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Weka Wiki
摘要： https://waikato.github.io/weka-wiki/downloading_weka/#windows 阅读全文
posted @ 2021-03-16 18:38 feifanren 阅读(49) 评论(0) 推荐(0) 编辑