ENVI监督分类、决策树分类、火烧迹地提取和ArcMap制图，适用于遥感软件初学者大学生

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软件项目外包已成为主要的软件开发方式，但风险却很高。本文提出了外包软件项目风险的决策树智能分析实证模型，并用此模型对项目风险进行评估和控制。建立了基于客户方和承包方双视角的风险识别概念模型，收集了外包软件项目真实样本用于决策树风险智能分析模型的训练和验证。实验结果表明，本文所采用的方法在准确率方面优于神经网络、朴素贝叶斯算法。决策树模型所发现的管理规则与软件工程理论相吻合，能很好地指导项目风险评估分析。

决策树学习及其剪枝算法研究论文。

用于教学目的的简单决策树数据结构和算法。 重点 示例数据集 决策树表示 ID3算法

AdaboostOnMNIST 这是使用两个不同的弱学习者从头开始实现Adaboost算法的方法：决策树分类器和梯度提升分类器。 Adaboost在MNIST上运行以告知奇数和偶数。 经过scikit Learn模型的adaboost测试，并获得了更高的分数。 最小的训练误差为％1.8，在7次迭代中进行了梯度增强。 函数调用为adaboost（X_train，Y_train，inversions_t，Classifier_type），有两种类型的分类器，“ Gradient_Boost”和“ Decision_tree”可以放入第4个输入中。 adaboost返回一个4元组（stump，stump_weights，errors，D_weights） 您可以使用predict（stumps，stump_weights，X_test）对训练集进行预测。 这将返回该X_test的标签数组

决策树算法 与决策树相关的重要算法 1、Hunt,Marin和Stone 于1966年研制的CLS学习系统，用于学习单个概 念。 2、1979年, J.R. Quinlan 给出ID3算法，并在1983年和1986年对ID3 进行了总结和简化，使其成为决策树学习算法的典型。 3、Schlimmer 和Fisher 于1986年对ID3进行改造，在每个可能的决策树节点创建缓冲区，使决策树可以递增式生成，得到ID4算法。 4、1988年，Utgoff 在ID4基础上提出了ID5学习算法，进一步提高了效率。 1993年，Quinlan 进一步发展了ID3算法，改进成C4.5算法。 5、另一类决策树算法为CART，与C4.5不同的是，CART的决策树由二元逻辑问题生成，每个树节点只有两个分枝，分别包括学习实例的正例与反例。 CLS, ID3，C4.5，CART 第6章 决策树

吴恩达传统机器学习作业代码（python jupyter）：线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM、Kmeans决策树和自动调参数 吴恩达老师的机器学习课后习题Python 包含有8个单元，附带数据集，轻松入门机器学习。 适合人工智能专业初期的同学

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数据集特征： 多变量 实例数：1372 属性数量：5 数据集信息： 数据是从取自真实和伪造的钞票样样本的图像中提取的。对于数字化，使用了通常用于印刷检查的工业相机。最终图像具有 400x 400 像素。由于物镜和与被调查对象的距离，获得了分辨率约为 660 dpi 的灰度图像。小波变换工具用于从图像中提取特征。 属性信息： 1. 小波变换图像的方差（连续） 2. 小波变换图像的偏度（连续） 3. 小波变换图像的弯曲度（连续） 4. 图像的熵（连续） 5. 类（整数）