1.使用Python实现基本的决策树算法；
2.主要使用pandas的DataFrame实现；
3.为防止过度拟合，在小于20个记录时，直接选取记录中最多类别；
3.没有画决策树图
2.主要使用pandas的DataFrame实现；
3.为防止过度拟合，在小于20个记录时，直接选取记录中最多类别；
3.没有画决策树图
2025/6/8 7:10:33
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决策树算法,决策树算法,决策树算法,决策树算法,决策树算法,决策树算法,决策树算法,决策树算法,决策树算法,决策树算法,决策树算法,决策树算法
2024/11/19 5:12:46
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以决策树作为开始，因为简单，而且也比较容易用到，当前的boosting或randomforest也是常以其为基础的决策树算法本身参考之前的blog，其实就是贪婪算法，每次切分使得数据变得最为有序无序，nodeimpurity对于分类问题，我们可以用熵entropy或Gini来表示信息的无序程度对于回归问题，我们用方差Variance来表示无序程度，方差越大，说明数据间差异越大用于表示，由父节点划分后得到子节点，所带来的impurity的下降，即有序性的增益下面直接看个regression的例子，分类的case，差不多，还是比较简单的，由于是回归，所以impurity的定义为variancema
2024/3/22 19:16:07
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1.C4.5：是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。
2.K-means算法：是一种聚类算法。
3.SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中4.Apriori：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
5.EM：最大期望值法。
6.pagerank：是google算法的重要内容。
7.Adaboost：是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。
8.KNN：是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。
9.NaiveBayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（NaiveBayes）10.Cart：分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝
2.K-means算法：是一种聚类算法。
3.SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中4.Apriori：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
5.EM：最大期望值法。
6.pagerank：是google算法的重要内容。
7.Adaboost：是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。
8.KNN：是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。
9.NaiveBayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（NaiveBayes）10.Cart：分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝
2024/1/25 9:25:40
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用C#winform做的ID3算法可视化，运行算法，画出决策树，并支持根据条件进行分析。
包含多个数据源，数据源都为.txt格式，可以根据数据源格式添加相关数据源。
当然，这只是个课设，还有很多不足之处。
包含多个数据源，数据源都为.txt格式，可以根据数据源格式添加相关数据源。
当然，这只是个课设，还有很多不足之处。
2023/9/20 23:40:05
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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