常见的算法有: (1)决策树(Decision Trees):决策树可看作一个树状预测模型,它通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例,叶子节点即为实例所属的分类。
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SQL Server 2005内置了大量的数据挖掘模型,分类算法有:贝叶斯算法(Naive Bayes)、决策树算法(Decision Trees)、聚类算法(Clustering)、序列聚类算法(Sequence Clustering)、回归算法有:时间序列算法(Time Series),也叫预测(predic...
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fuzzy decision trees 模糊决策树
Decision Trees and Rule Induction 决策树和规则推理
Improving decision trees 改进决策树
Deep Neural Decision Trees 深度神经决策树
The thesis emphasizes on the classification technique based on decision trees.
本文研究的是基于决策树的分类技术。
参考来源 - 基于决策树的应用研究This paper applies attribute-oriented induction and decision trees(C4.5 algorithm) to analyze insurance customer database and finds the charac-teristics of customer churn,helping insurance company to improve the relations with the customers.
论文利用面向属性归纳和决策树C4.5算法对保险客户基本信息进行分析,找出客户流失的特征,帮助保险公司有针对性地改善客户关系。
参考来源 - C4.5算法在保险客户流失分析中的应用·2,447,543篇论文数据,部分数据来源于NoteExpress
Decision trees provide an alternative representation of sequential if-then rule sets.
决策树提供了序列if - then规则集的另一种表示形式。
Decision trees graphically depict chains of dependent conditions leading to an action.
决策树以图形方式描述导致某项操作的相关条件链。
Supervised learning is the most common technique for training neural networks and decision trees.
监督学习是训练神经网络和决策树的最常见技术。
This is a very important concept, and we'll see a lot of algorithms essentially implement decision trees.
这是一个很重要的概念,我们可以看到很多,基于决策树的算法。
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