使用决策树进行R言语建模的例子，是模式表达领域的一个例子。

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该例程是针对阿里天气大数据预测，并进行无人机航路规划。
运用了sklearn的决策树方法

学习神经网络及深度学习实战代码.本书共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。
此外，本书还引见了MATLABR2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的，秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色，帮助读者愈加直观、生动地学习神经网络。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。
此外，《MATLAB神经网络43个案例分析》还介绍了MATLABR2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。
使用《MATLAB神经网络43个案例分析》时，建议读者按照“先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容”的顺序学习。
《MATLAB神经网络43个案例分析》程序建议在MATLABR2009a及以上版本环境下运行。
若在程序调试过程中有任何疑问，建议先在论坛书籍答疑版块搜索相关答案，然后再发帖与作者交流。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究

随着人们生活水平的不断提高，人们对汽车的消费和需求也越来越旺盛。
很多汽车销售公司的业务环节仍然运用人工记账的传统方法，既容易出错又会导致账目混乱，查询和统计起来也非常不方便，费时又费力，严重时会给公司造成难以挽回的损失。
如何管理好这些，使整个公司协调一致、高效率地运转，是各公司急待解决的问题。
汽车销售管理系统不但能使各业务环节协调一致，而且操作简单，账目清晰。
通过账目查询，公司能在最短的时间内获得市场信息，从而制订相应的决策。
因而，该系统主要根据实际需求，划分了售前管理、车辆管理、订货管理、查询管理、售后管理和系统设定六大模块，并选用VisualStudio.NET2008开发工具和SQLServer2005数据库，采用C/S模式实现了从客户来访、报价、订购等多个环节数据的跟踪管理服务，基本上满足了汽车销售管理流程。

西方的IT管理。
分别从IT决策、决策权分配、IT管理机制和原则等方面阐述IT管理

决策树算法（ID3和C45），两个算法分开写的，包含无数据集。

《灰色系统理论及其应用》全面、系统地论述了灰色系统的基本理论、基本方法和应用技术，是作者长期从事灰色系统理论探索、实际应用和教学工作的结晶，同时还吸收了国内外同行近年来取得的理论和应用研究新成果，向读者展示出灰色系统理论这一新学科的概貌以及发展动态。
《灰色系统理论及其应用》共14章，包括灰色系统的基本概念和基本原理，灰色方程与灰色矩阵，序列算子与灰色序列生成，灰色关联分析，灰色聚类评估，灰色系统建模，灰色系统预测，灰色组合模型，灰色决策，灰色规划，灰色投入产出、灰矩阵博弈模型和灰色控制等内容，并附有灰色建模系统软件包。
其中序列算子，缓冲算子公理系统及系列弱化和强化算子、灰数灰度测度公理、广义灰色关联度（灰色绝对关联度、灰色相对关联度、灰色综合关联度），定权灰色聚类评估和基于三角白化权函数的灰评估新方法，lpgp漂移及定位求解，gm(1,1)模型的适用范围，以及灰色经济计量学模型(g-e)，灰色生产函数模型(g-c-d)，灰色投入产出模型(g-i-o)、灰色马尔可夫模型(g-m)和灰色博弈模型（g-g）等系作者初次提出。
作者：刘思峰，男，工学博士，1955年生于河南省平舆县，先后就读于河南大学（基础数学）、山东大学（应用数学）、华中理工大学（数量经济学、系统工程）。
曾赴美国宾州州立SR大学国际系统科学研究所任访问教授。
1994年在河南农业大学破格晋升为管理学教授。
现任南京航空航天大学特聘教授、博士生导师、经济与管理学院院长、管理科学与工程一级学科博士点及博士后科研流动站学术带头人。

该数据用于sklearn的knn算法学习运用,随机森林,决策树,极限森林,梯度上升树等人工算法的学习运用素材

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。