matlab程序下的决策树与随机森林分类算法的详细案例，含doc介绍，方便学习
2024/5/17 18:38:49
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通过在UCI开源网站上下载CarEvaluation数据集，对其使用机器学习算法进行分析，分别使用了分类算法，回归算法，聚类算法，文件中附数据集以及代码，代码使用jupyter运行即可，代码中介绍比较详细，通熟易懂，从头至尾皆可跑通！
2024/4/28 2:31:52
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这是全部源码！GLC_Info是一款基于C#+ArcEngine平台设计实现的遥感影像分类软件，其核心为GLC分类器，该分类器采用了当下最为流行的C5.0决策树分类算法为模型，并进行了算法改进，使分类器更加适用于遥感影像分类。
依托该分类器，软件可以独立实现基于像元的遥感影像分类，在获得易康（eCognition）或者ENVIEX分割结果的基础上，软件可以实现对分割结果的全自动分类。
同时该软件提供了全形态VORONO图的生成。
依托该分类器，软件可以独立实现基于像元的遥感影像分类，在获得易康（eCognition）或者ENVIEX分割结果的基础上，软件可以实现对分割结果的全自动分类。
同时该软件提供了全形态VORONO图的生成。
2024/4/20 16:15:30
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决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛应用。
在20世纪70年代后期和80年代初期，机器学习研究者J.RossQuinilan提出了ID3[5-2]算法以后，决策树在机器学习、数据挖掘邻域得到极大的发展。
Quinilan后来又提出了C4.5，成为新的监督学习算法。
1984年几位统计学家提出了CART分类算法。
ID3和ART算法大约同时被提出，但都是采用类似的方法从训练样本中学习决策树。
在20世纪70年代后期和80年代初期，机器学习研究者J.RossQuinilan提出了ID3[5-2]算法以后，决策树在机器学习、数据挖掘邻域得到极大的发展。
Quinilan后来又提出了C4.5，成为新的监督学习算法。
1984年几位统计学家提出了CART分类算法。
ID3和ART算法大约同时被提出，但都是采用类似的方法从训练样本中学习决策树。
2024/3/11 4:56:35
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用C/C++语言编程实现归并分类算法6.3和快速分类算法6.6。
对于快速分类，SPLIT中的划分元素采用三者A(low)，A(high)，A((low+high)/2)中其值居中者。
（2）随机产生20组数据（比如n=5000i，1≤i≤20）。
数据均属于范围（0，105）内的整数。
对于同一组数据，运行快速分类和归并分类算法，并记录各自的运行时间（以毫秒为单位）。
（3）根据实验数据及其结果来比较快速分类和归并分类算法的平均时间，并得出结论。
对于快速分类，SPLIT中的划分元素采用三者A(low)，A(high)，A((low+high)/2)中其值居中者。
（2）随机产生20组数据（比如n=5000i，1≤i≤20）。
数据均属于范围（0，105）内的整数。
对于同一组数据，运行快速分类和归并分类算法，并记录各自的运行时间（以毫秒为单位）。
（3）根据实验数据及其结果来比较快速分类和归并分类算法的平均时间，并得出结论。
2024/2/16 22:04:36
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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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