文章阐述了关于c4.5算法r语言编程，以及r语言算术运算符的信息，欢迎批评指正。
简略信息一览：
- 1、如何系统地学习数据挖掘
- 2、用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART算法?
- 3、用c语言编程,解决水力学问题,随意什么问题,多简单的都可以。多谢...
- 4、R语言-17决策树
- 5、基于R语言的分类算法之决策树
如何系统地学习数据挖掘
数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华，所以跟着项目学挖掘是最有效的捷径。国外学习挖掘的人都是一开始跟着老板做项目，刚开始不懂不要紧，越不懂越知道应该学什么，才能学得越快越有效果。
数据库和数据仓库 《数据库系统概念》《数据库系统实现》《数据仓库》《分布式系统：概念与设计》 机器学习 通信原理；数据挖掘；机器学习；统计学习；自然语言处理；信息检索；模式识别；人工智能；图形图像；机器视觉；语音识别；机器人学等。
数据分析基础：了解统计学和概率论，熟悉不同的数据类型和数据分析方法，包括描述性统计、推断统计等。数据库知识：理解数据库的基本概念和组成结构，熟悉SQL语言，能够有效地管理和查询数据。编程技能：具备编程技能是进行数据挖掘的重要基础。
需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库（Mysql、SQL、DBOracle等），能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。 国外大学关于机器学习和数据挖掘课程的主页。比如Andrew Ng在coursera上Machine Learning的前身就是Stanford CS229。
《统计数字会撒谎》《谁说菜鸟不会数据分析》数据挖掘的学习：第一层级：达到理解入门层次 了解统计学和数据库即可。
用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART算法?
1、探索决策树的多样分类：决策树这一强大的数据挖掘工具，其分类方法丰富多样，每一种都针对特定问题和数据特性进行了优化。让我们一起深入剖析这三大主流决策树算法：IDC5和CART。首先，我们来到ID3的世界，它以信息增益作为核心原则。
2、决策树求解算法有：ID3，C5，CART等。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。
3、CART：可以处理连续值 可以进行缺失值处理 支持剪枝 可以分类可以回归。缺失值的处理是作为一个单独的类别进行分类。建立CART树 我们的算法从根节点开始，用训练集递归的建立CART树。1） 对于当前节点的数据集为D，如果样本个数小于阈值或者没有特征，则返回决策子树，当前节点停止递归。
4、C5算法是在ID3算法的基础上***用信息增益率的方法选择测试属性。CART算法***用一种二分递归分割的技术，与基于信息熵的算法不同，CART算法对每次样本集的划分计算GINI系数，GINI系数，GINI系数越小则划分越合理。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。
5、C5算法 C5算法是ID3算法的改进版，它在处理大数据集和构建复杂决策树方面表现优秀。C5算法***用增益率来选择划分属性，克服了ID3算法偏向于选择取值较多的属性的问题。此外，C5算法还可以处理连续属性和缺失值，并支持剪枝操作。
用c语言编程,解决水力学问题,随意什么问题,多简单的都可以。多谢...
理工大学学机械设计制造及其自动化的毕业生主要从事与电气工程有关的系统运行、自动控制、电力电子技术、信息处理、试验分析、研制开发、经济管理以及电子与计算机技术应用等领域的工作。
R语言-17决策树
是一个预测模型，分为回归决策树和分类决策树，根据已知样本训练出一个树模型，从而根据该模型对新样本因变量进行预测，得到预测值或预测的分类 从根节点到叶节点的一条路径就对应着一条规则．整棵决策树就对应着一组表达式规则。叶节点就代表该规则下得到的预测值。
R语言学习之决策树 决策树最重要的2个问题：决策树的生长问题，决策树的剪枝问题。
在R语言中使用决策树模型时，通常是通过包括rpart（递归分区与回归树）包或tree包来实现。决策树模型的生成是基于训练数据集，它会自动根据数据的特征和目标变量生成一颗树形结构。然而，您不能直接设置节点的分裂概率。决策树的分裂是根据数据的信息增益或基尼系数等指标进行的。
表示以斜线形式连接数的上下节点。1表示以垂线形式连接。R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。branch——用于指定决策树的外形，可取值：0表示以斜线形式连接数的上下节点。1表示以垂线形式连接。
基于R语言的分类算法之决策树
1、是一个预测模型，分为回归决策树和分类决策树，根据已知样本训练出一个树模型，从而根据该模型对新样本因变量进行预测，得到预测值或预测的分类 从根节点到叶节点的一条路径就对应着一条规则．整棵决策树就对应着一组表达式规则。叶节点就代表该规则下得到的预测值。
2、而CART（分类与回归）模型既可以用于分类、也可以用于回归，对于回归树（最小二乘回归树生成算法），需要寻找最优切分变量和最优切分点，对于分类树（CART生成算法），使用基尼指数选择最优特征。
3、R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择，因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程，它的特征选择和算法是融合在一起的，不需要额外的特征选择。
4、决策树是一种基于树形结构来进行决策分析的模型。它通过将样本数据集分成许多小的子集，每个子集包含具有相似特征的数据点。在每个子集中，决策树通过对特征进行判断和分析，以确定样本数据点的分类或预测结果。决策树是一种简单而有效的机器学习算法，它广泛应用于分类、回归和特征选择等领域。
5、决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，其模型呈树状结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。本质上，决策树模型就是一个定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树学习通常包括三个步骤： 特征选择 、 决策树的生成 和 决策树的修剪 。
6、决策树是一种基于树形结构的机器学习算法，用于分类和回归任务。决策树的每个节点代表一个特征或属性，并根据该特征将数据集分为不同的分支。每个分支代表一个可能的状态或类别，决策树的构建过程是一个逐步细化分类的过程。决策树节点后的概率之和是指每个分支后样本属于该分支的概率之和。
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