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。
2023/9/20 23:40:05 76KB ID3 C# 可视化
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C5(adaTree、BoostTree)决策树算法C#源码,有对话框,,可以直接运行使用。
2023/8/24 11:18:35 302KB C5 决策树 分类 数据挖掘
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决策树(DecisionTree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。
由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。
在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
Entropy=系统的凌乱程度,使用算法ID3,C4.5和C5.0生成树算法使用熵。
这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
2023/8/11 22:13:29 5KB 决策树
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Caley树算法计算机图形学孔令德案例代码
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代码说明代码仅供学习研究,未经允许,请勿擅自商用。
1.输入文件格式输入的文件要求为N行两列的形式,两列分别对应,输入数据点的X轴坐标和Y轴坐标。
输入文件格式示例如下:0.821794-0.04621531.03929 0.0608351.12046 0.07455681.02233 0.05147392.代码支持的凝聚层次聚类算法通过简要的修改代码中函数的参数,代码可以支持不同的凝聚方法,支持的凝聚方法如下,默认的为代码本身算法:单连接算法(默认,最近邻聚类算法,最短距离法,最小生成树算法);
全连接算法(最远邻聚类算法,最长距离法);
未加权平均距离法;
加权平均法;
质心距离法;
加权质心距离法;
内平方距离法(最小方差算法)3.代码支持的距离(相似度)度量公式通过简要的修改代码,代码支持计算距离的过程采用不同的距离或相似度度量公式,支持的距离(相似度)公式如下,默认为代码本身才采用的距离公式:欧氏距离(默认);
标准化欧氏距离;
马氏距离;
布洛克距离(曼哈顿距离,城市街区距离);
闵可夫斯基(明可夫斯基)距离;
余弦相似度;
相关性相似度;
汉明距离;
Jaccard相似度;
切比雪夫距离。
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java实现的ID3决策树算法改良版,可以随意改变数据源(符合格式就行)
2023/7/29 16:09:14 14KB ID3
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包括源代码和两份测试数据,可以直接运行
2023/6/12 12:54:32 54KB ID3 决策树 机器学习 分类算法
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很好的ID3算法实例,以经典的天气-网球问题为例,很容易改编成适用于其他例子的决策树算法
2023/6/11 7:15:26 337KB 人工智能 机器学习 ID3 决策树
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反对于鼠标绘制图输入,能够用鼠标画图,动态演示两种最小天生树算法(prim以及dijkstra)的天生进程。
2023/5/3 10:08:13 21KB 最小生成树 动态 绘制 java
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图的深度优先搜查,广度优先搜查,最小天生树算法,搜罗kruskal、prim算法的代码,以及详尽的评释。
深度优先使用递归、广度优先搜查行使队列、kruskal行使STL中的联系瓜葛容器set、prim算法行使二叉堆结构举行优化。
2023/4/11 5:17:40 1.09MB 图,算法
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡