1、算法介绍决策树是一种基本的分类和回归方法，决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。决策树的本质是从训练数据集中归纳出一组分类规则。本文主要是对决策树的ID3算法的介绍，后文会介绍C4.5和CART算法。2、算法优缺点优点：计算复杂度不高，结果易于理解，对于中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征。缺点
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2019-01-13 00:25:16
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决策树 前言 决策树是一种基本的分类和回归算法，书中主要是讨论了分类的决策树。决策树在每一个结点分支规则是一种if then规则，即满足某种条件就继续搜索左子树，不符合就去右子树，看起来是用二叉树实现对吧，实际的CART决策树就是二叉树，等会再介绍。现在先来看看决策树的理论部分。代码地址 "http ...
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2019-01-12 12:04:19
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页面跳转一、功能介绍打开APP先进入欢迎页面，2秒钟后自动进入主页面二、项目结构分析三、详细代码1、WelcomeActivity.javapackagecom.xingyun.shoopingmail4;importandroid.app.Activity;importandroid.content.Intent;importandroid.os.Bundle;importandroid.os.
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2019-01-08 16:39:39
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算法概述 随机森林，顾名思义就是由很多决策树融合在一起的算法，它属于Bagging框架的一种算法。 随机森林的“森林”，它的弱模型是由决策树算法训练的（CART算法），CART算法即能做回归也能做分类，“随机”是指构造的模型有一定的随机性。 每一颗决策树模型的训练是通过自助采样法（Boostrap抽 ...
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2019-01-06 11:55:32
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1.插件准备 unity3d官网，Assert Store搜索Cartoon_airplane 插件 2.拖尾效果实现 飞机显示 拖尾组件设计 在airplane_02下 右键 Effects Trail 创建两个拖尾组件 拖尾组件设计 实现效果： ...
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2019-01-05 19:43:03
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1.算法功能简介 傅里叶变换能把遥感图像从空域变换到只包含不同频域信息的频域中。原图像上的灰度突变部位（如物体边缘）、图像结构复杂的区域、图像细节及干扰噪声等，经傅里叶变换后，其信息大多集中在高频区；而原图像上灰度变化平缓的部位，如植被比较一致的平原、沙漠和海面等，经傅里叶变换后，大多集中在频率域中 ...
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2019-01-03 16:45:04
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创建一个应用文件：blu_main.py ,创建一个python package文件夹，命名为：cart ,在cart文件夹里会自动生成一个__init__.py文件，在cart文件夹里创建一个vues.py文件 例子： 1:blu_main.py文件中： from flask import Fla ...
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2018-12-29 14:32:45
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简介CART与C4.5类似，是决策树算法的一种。此外，常见的决策树算法还有ID3，这三者的不同之处在于特征的划分：ID3：特征划分基于信息增益C4.5：特征划分基于信息增益比CART：特征划分基于基尼指数基本思想CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限
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2018-12-28 22:22:54
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简介 CART与C4.5类似，是决策树算法的一种。此外，常见的决策树算法还有ID3，这三者的不同之处在于特征的划分： ID3：特征划分基于信息增益 C4.5：特征划分基于信息增益比 CART：特征划分基于基尼指数 基本思想 CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值 ...
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2018-12-28 22:13:21
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2018-12-20 01:04:35
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