模式识别实例：包括最小错误率、最小风险贝叶斯决策matlab代码，正文清楚丰富。

一、选题的依据和意义XXX市房屋出租系统是一款资源管理型的系统，适用于房屋出租情况的管理工作，具有丰富、完整、规范的内容和比较完善的功能。
此系统采用C/S结构，可按功能模块进行高度集成的出租系统，考虑到管理者（房东）和客户的各方需求，操作简单，易于管理。
二、国内外有关本选题研究的动态随着计算机技术的迅速发展，人类社会已进入了信息时代，人们的生活和工作方式都发生了很大的变化，而随着网络的发展，我国的银行、海关、税务、铁路、学校、政府部门相继建立了自己的计算机网络系统。
许多中小企业也纷纷建立起基于网络的信息系统，及时掌握市场动态，收集企业在运营过程中所发生的各类信息，为决策者提供决策依据，从而获取更大的经济效益。
贺州市房屋出租则结合科学的发展，充分利用市场动态信息，使客户与管理者（房东）得到及时的沟通，降低广告成本，提高出租效率。
三、论文（设计）的基本内容本系统考虑的管理者（房东）和客户的需求，确保系统的安全，保护企业和消费者的利益，科学的规划了系统的要求:★不同的用户有不同的查阅权限，一般客户注册后可查询相关的房屋出租信息（房屋类型、位置及其他出租信息），管理员可以查询所有的房屋及其他出租信息状态。
★住户信息可随时添加、修改、查询和删除（一般只有管理者才有这个权利）★出租房屋的类型信息的修改、添加、删除和查询★出租房屋信息的添加、修改、删除和查询★预订租房信息的添加、修改、删除和查询★租房登记、修改★保持续住和退房登记信息四、拟解决的主要问题本系统采用C/S模式，用ASP技术进举动态网页的开发，用SQLServer建立后台数据库。
开发环境：Windows2000/xp/2003等操作系统。
在毕业设计的过程中我可能会遇到以下问题：对房屋出租系统的具体工作不能设想周到，对需求分析做得不周全。
解决方案：在正式开始毕业设计前去图书馆和网上查阅了房屋出租系统的各种需求分析，并结合贺州市房屋出租情况和根据自己的实际制定计划。
五、研究方法主要采用举动研究法和经验总结法。
在举动研究法中，将研究制定的实施方案和贺州市房屋出租系统开发的实际工作结合起来，有计划，有步骤的进行实际工作的操作。
在经验总结法中，由于贺州市房屋出租系统的特殊性，将之前的活动的具体情况进行归纳和分析，使之系统化、理论化，上升为经验并进行推广，找出不足之处，制定改进措施。

周志华的《机器学习》第83页的决策树延续值处理中以西瓜为案例，计算延续值“密度”的信息增益

数据挖掘算法算法目录18大DM算法包名 目录名 算法名AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法Classification DataMining_ID3 ID3-决策树分类算法Classification DataMining_KNN KNN-k最近邻算法工具类Classification DataMining_NaiveBayes NaiveBayes-朴素贝叶斯算法Clustering DataMining_BIRCH BIRCH-层次聚类算法Clustering DataMining_KMeans KMeans-K均值算法GraphMining DataMining_GSpan GSpan-频繁子图挖掘算法IntegratedMining DataMining_CBA CBA-基于关联规则的分类算法LinkMining DataMining_HITS HITS-链接分析算法LinkMining DataMining_PageRank PageRank-网页重要性/排名算法RoughSets DataMining_RoughSets RoughSets-粗糙集属性约简算法SequentialPatterns DataMining_GSP GSP-序列模式分析算法SequentialPatterns DataMining_PrefixSpan PrefixSpan-序列模式分析算法StatisticalLearning DataMining_EM EM-期望最大化算法StatisticalLearning DataMining_SVM SVM-支持向量机算法其他经典DM算法包名 目录名 算法名Others DataMining_ACO ACO-蚁群算法Others DataMining_BayesNetwork BayesNetwork-贝叶斯网络算法Others DataMining_CABDDCC CABDDCC-基于连通图的分裂聚类算法Others DataMining_Chameleon Chameleon-两阶段合并聚类算法Others DataMining_DBSCAN DBSCAN-基于密度的聚类算法Others DataMining_GA GA-遗传算法Others DataMining_GA_Maze GA_Maze-遗传算法在走迷宫游戏中的应用算法Others DataMining_KDTree KDTree-k维空间关键数据检索算法工具类Others DataMining_MSApriori MSApriori-基于多支持度的Apriori算法Others DataMining_RandomForest RandomForest-随机森林算法Others DataMining_TAN TAN-树型朴素贝叶斯算法Others DataMining_Viterbi Viterbi-维特比算法18大经典DM算法18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够协助大家学。
目前追加了其他的一些经典的DM算法，在others的包中涉及聚类，分类，图算法，搜索算等等，没有具体分类。
C4.5C4.5算法与ID3算法一样，都是数学分类算法，C4.5算法是ID3算法的一个改进。
ID3算法采用信息增益进行决策判断，而C4.5采用的是增益率。
详细介绍链接CARTCART算法的全称是分类回归树算法，他是一个二元分类，采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策，形成决策树后之后还要进行剪枝，我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法，详细介绍链接KNNK最近邻算法。
给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。
近的点的权重大点，远的点自然就小点。
详细介绍链接NaiveBayes朴素贝叶斯算法。
朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导

艾滋病疗法的评价及疗效的预测摘要艾滋病是至今人类仍未征服的疾病，流行发展趋势越来越严峻，攻克艾滋病是人类面临的一大难题。
本文给出了艾滋病患者的临床治疗数据，要考虑预测继续治疗的效果，并评价各种治疗方案优劣，预测即根据已有的数据信息推算将来的数据，评价方案的优劣属于决策类问题。
对问题（1），先分析CD4和HIV的浓度的变化趋势，建立微分方程模型，无法求解析解，用软件matlab求出CD4和HIV的参数表达式，从附件的数据信息中挖掘出具有普遍特征的数据，用回归法求参数的值，因为得到的表达式不是常规的形式，只能回归出HIV表达式的参数，CD4的无法求出。
作数据分布图，发现描出的形状同二次曲线的图形相近，二次曲线的图形特性符合CD4的浓度变化趋势。
于是建立待定系数的二次曲线方程模型，先拟合出多组参数值，再用回归法确定最后的值，得出的二次曲线方程。
根据HIV和CD4的浓度表达式结合可以作出提前终止治疗的预测，终止时间在第30周。
问题（2），预测四种疗法的继续治疗效果。
首先将患者按CD4初始浓度分类，仍引用前面的二次曲线模型，用附件二的数据回归出曲线方程的参数。
回归过程中考虑到是要评价不同的疗法，根据疗法的不同把数据分为四类，回归得出四组参数，相应的表达式就是这种疗法的CD4的浓度变化曲线方程。
比较四种疗法的优劣，采用CD4浓度最大值和取得最大值的时间为评判标准，结合更加细化的分类数据画出的图形，从理论上和直观上都证实了评价的结果：疗法4效果最好，疗法3次之，疗法2再次之，疗法1效果较差；
利用二次曲线模型得出最佳方案停止用药的最佳时间为20周，同时由分类法模型得出在四种不同CD4初始浓度的条件下最佳方案停止用药的最佳时间分别为：24周、16周、16周、24周。
两种模型的结果相接近。
问题（3）要考虑药品价格因素的影响，价格和药效的权重无法确定，通过假设权重参数来定量表示价格和药效的关系。
采用层次分析法构建层次结构模型，用特征向量归一化并求组合权向量，找到疗法功能和价格权重的关系。
根据不同经济状况的国家的价格权重的值不一样，得到不同的疗法评价结果。
总结出如下的结论：不发达国家经济落后，价格权重较大，疗法1的评价值较高，疗法4的评价值较低，适合疗法1，对于发达国家应当推广疗法4。
文章的最后对模型地优缺点进行了评价，并作了推广。
关键词艾滋病疗法评价微分方程二次曲线回归层次分析

10月15日，清华大学互联网产业研究院在西安发布《中国区块链产业生态地图报告》（以下简称“地图”）。
鉴于目前还缺乏权威、全面的数据库和深度洞察行业发展动态和趋势的报告，地图旨在推进我国区块链技术创新和产业发展，促进区块链技术赋能实体经济。
从宏观层面，产业地图全面、客观呈现区块链产业宏观发展情况，为行业从业者和决策机构提供参考；
从微观层面，通过构建MAPS模型，量化分析区块链企业发展现状，为区块链企业未来发展提供参考；
产业地图还将通过典型案例的方式，输出行业发展典范，为社会相关者提供自创和参考。

本紧缩包包含：1.本决策树（DecisionTree）项目python源代码文件；
2.项目用的数据（csv格式）；
3.一个普通文件，记录本项目的调试过程，用作实战参考

此数据集非常合适用来做决策树，可以用来练习决策树建模。
以及其他的分类模型的构建。

SQL经历了时间的考验，目前已获得了广泛的部署；
NoSQL作为关系型数据库的可行替代品，也得到了大量的支持者。
在大数据应用程序的选择中，究竟谁更胜一筹，让我们听听两位专家的的解析。
大数据应用程序究竟是选择SQL还是NoSQL？VoltDB公司首席技术官RyanBetts和Couchbase公司首席执行官BobWiederhold分别提出了不同的意见，同时借助多项论据来支持本人的说法，让我们来看看他们是如何证明的。
执行大数据【注】项目的企业面对的关键决策之一是使用哪个数据库，SQL还是NoSQLSQL有着骄人的业绩，庞大的安装基础；
而NoSQL正在获得可观的收益，且有很多支持者。
我们来看看两位专

这是基于ID3算法编写的决策树，外面有一个可视化图形界面

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。