如题，目前看到的似乎只能实现ID3算法和cart算法，有没有什么方式实现C4.5算法呢？
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狗小那条花 2022-05-04 21:13关注sklearn不太清楚，Matlab自带的分类工具箱我记得有C4.5？
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- 2022-05-03 22:49回答 1 已采纳 sklearn不太清楚，Matlab自带的分类工具箱我记得有C4.5？
- 2014-12-14 13:22回答 1 已采纳 参考：http://www.docin.com/p-595686917.html
- 2023-04-05 15:31回答 1 已采纳 uniform是均等的权重，就是说所有的邻近点的权重都是相等的，就是投票决定
- 2022-10-06 15:42Stellaris_L的博客 为了构建一棵分类性能良好的决策树，我们需要从训练集中不断选取具有分类...在决策树中有三种常见的特征选择方法：信息增益、信息增益比和基尼系数，对应三种决策树算法为ID3ID3ID3，C4.5C4.5C4.5，CARTCARTCART。
- 2018-03-08 09:55回答 2 已采纳 你应该需要这个http://www.pudn.com/Download/item/id/3065918.html
- 2018-11-16 17:29回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/shiow1991/article/details/7248982
- 2022-11-02 20:14回答 3 已采纳 给你答复了一遍了，get_next()函数这里存在两个风险，if语句中，i++和 j++后，给next[i]赋值，next数组 有越界的风险。第二点，else语句中，j=next[j]，i 的值不变，
- 2023-10-03 14:30TechLead KrisChang的博客 在本篇深入探讨的文章中，我们全面分析了C4.5决策树算法，包括其核心原理、实现流程、实战案例，以及与其他流行决策树算法（如ID3、CART和Random Forests）的比较。
- 2022-01-07 20:24回答 2 已采纳 必要性谈不上，但有些信息可以提供给你参考。算法分为数据结构算法和数学算法，其中，使用数据结构的算法多用于数据的存储和其它的编程问题，而数学算法则多用于人工智能。至于算法题，不清楚你说的是哪一类，如果是
- 2022-10-28 17:43回答 10 已采纳 换一个角度，如果foo返回的是0-1的随机数，这时我们只需要建立一个二进制的随机数生成器就可以满足要求了。 现在foo返回1-5，那么需要减1，建立5进制随机数生成器数，产生的随机数最大值必须大于等于
- 2021-10-04 22:58回答 3 已采纳 2的（n-1）*(n-1)次方，到oj上试试
- 2020-07-19 21:53珞沫的博客 3、决策树学习 4、决策树构建-三步骤 4.1 特征选择 4.1.1 熵(entropy) 4.1.2 条件熵(entropy) 4.1.3 信息增益 4.1.4 信息增益比 4.2 决策树算法 4.2.1 ID3 算法 4.2.2 C4.5算法 4.2.3 手写python实现ID3、C4.5算法 ...
- 2021-06-26 20:06回答 1 已采纳 每一次交换把数组输出一遍 void print(int *a,int n) { for(int i=0;i<n;i++) printf("%d ",a[i]);
- 2018-03-06 13:26fuqiuai的博客 数据挖掘领域十大经典算法之—K-Means算法（超详细附代码） 数据挖掘领域十大经典算法之—SVM算法（超详细附代码） 数据挖掘领域十大经典算法之—Apriori算法 数据挖掘领域十大经典算法之—EM算法 数据挖掘...
- 2018-09-22 09:11Bruceoxl的博客 4.5.1 C4.5算法的实现 前面讲解了决策树最基本的算法ID3，接下来将要讲解的是ID3的改进版本，C4.5是Quinlan在1993年提出的。 C45算法和ID3类似，只是不再以以信息增益作为划分训练数据集的特征，而是以信息增益比...
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