--本版本为绿色版本，不需安装，仅需激活即可使用，下载后解压得到ISO镜像包；
依据r2010b版制作，具体版本号为7.11，解压文件4.5G，功能够用，大小适中！--！Crack文件夹中有首次安装激活说明，目前已经进行了处理，永久使用喜欢折腾的亲，可以按文件夹中说明了解下受时间限制的激活方法。
--！Study_About文件中给出了常用的画图文档资料，供学习参考内附!卷积神经网络经典代码供算法研究的亲学习参考--可以使用汉化包进行汉化，汉化后仅使得菜单等变为汉字，可使用此汉化包反汉化，还原为全英文界面；
依据r2010b版制作，具体版本号为7.11，解压文件4.5G，功能够用，大小适中！--！Crack文件夹中有首次安装激活说明，目前已经进行了处理，永久使用喜欢折腾的亲，可以按文件夹中说明了解下受时间限制的激活方法。
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2024/3/11 13:06:23
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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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