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D-ID3
UC2.2
迈克尔•巴纳斯
WURFL
Maizhokunggar
McCombe
cuona
subthalamus
C4.5
C4.5
C4.5
例句:
1
C4
.
5
decision
tree
algorithm
is
a
popular
method
used
for
data
mining
,
by which
data
can
be
quickly
and
accurately
classified
.
5
决策
树
算法
是
一种
流行
的
用于
数据
挖掘
的
方法
,
可以
快速
准确地
将
数据
分类
。
2
C4-5
indicates
the
location
of
her
injury
; in this case
,
her
neck
.
C4-5
指
她
受伤
的
部位
,
即
颈椎
。
3
The
test
result
indicates
that the
C4
.
5
method
can
avoid
the
affection
of
the
flow
distribution
change
.
实验
结果
表明
C4.5
决策
树
方法
可以
有效
避免
网络
流
分布
变化
所
带来
的
影响
。
4
The
results
of
experiments
demonstrated
that
C4
.
5
decision
tree
algorithm
can
obtain
good
results
of
classification
.
通过
实验
仿真
发现
,
C4.5
决策
树
算法
取得
了
较为
理想
的
分类
预测
效果
。
5
The
C4
.
5
algorithm
is suitable for
its
simple
construction
,
high processing
speed
and
easy
implementation
.
5
算法
是
决策
树
核心
算法
ID3
的
改进
算法
,
它
构造
简单
,
速度
较
快
,
容易
实现
。
6
The
C4
.
5
method
used
information
entropy
to
build
the
classification
model
without
assuming
prior
probability
was
stable
.
5
决策
树
方法
利用
信息
熵
来
构建
分类
模型
,
无须
假设
先验
概率
的
稳定
。
7
This
thesis compares
and
analyzes
the
typical
decision
tree
algorithms, the ID3
algorithm
and
C4
.
5
algorithm
are
described
specifically
.
本文
比拟
和
剖析
了
几种
典型
的
决议
计划
树
算法
,
侧重
对
ID3
算法
和
C4.5
算法
入行
了
描述
。
8
An
inductive
learning
algorithm
C4
.
5
is
used
to
predict
the class
distribution
of
object
-
contour
segments
.
一种
归纳
学习
算法
C4.5
是
用来
预测
的
分
销
对象
的
轮廓
部分
。
9
By
using
the
C4
.
5
and
the
support
vector
machine
,
the
improved
algorithm
proposed
in
this paper
achieved
a
higher
recognition
rate
.
通过
使用
C4.5
和
支持
向量
机
工具
进行
性能
分析
,
相比
于
CAIM
算法
,
本文
提出
的
ImprovedCAIM
算法
得到
了
更
高
的
分类
识别
率
。
10
Based on
algorithm
C4
.
5
,
this
paper
has put forward
a
new
discretization
method
based on
attribute
transforming
.
在
C4.5
算法
的
基础
上
,
讨论
了
新
的
基于
属性
变换
的
连续
属性
处理
方法
。
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