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决策树算法实现
决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。
决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。
决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则．如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。第一步，决策树的生成：由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下，训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的，用于数据分析处理的数据集。第二步，决策树的剪枝：决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，主要是用新的样本数据集（称为测试数据集）中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预衡准确性的分枝剪除。
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Image-Processing-Algorithm-master
说明： 图像处理经典常用算法及论文复现，实现了一些常用插值算法。(Image processing classical commonly used algorithm and paper reproduction)
- 2021-04-14 23:58:55下载
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基于RNN的情感分类器.py
基于RNN，实现语句情感分类，代码附带注释可直接运行
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Python3程序开发指南源代码
Python3程序开发指南源代码，书中举例子的代码及课后练习题的代码
- 2022-08-17 23:26:49下载
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resnet-pytorch
resnet-pytorch
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scrapy-master
scrapy,Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。(scrapy , the high speed web crawler)
- 2018-07-09 18:26:02下载
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百度招聘相关招聘信息的爬虫
Scrapy框架下实现的爬取百度招聘上所有相关招聘信息的爬虫，有效的对爬下来的数据以合适的格式进行储存。后续可进行数据挖掘。(Under the framework of realization Scrapy crawling reptiles Baidu recruitment on all jobs, effective to climb down data stored in a suitable format. Follow-up for data mining.)
- 2016-11-10 11:34:27下载
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实验4-示例代码
说明： 手动实现RNN神经循环网络，自动实现神经循环网络(Manual implementation of RNN neural network)
- 2021-02-03 00:08:26下载
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Adaboost
Python实现Adaboost算法，数据集为horseColic马疝气病数据集，准确率和sklearn库中的adaboost算法一样。(Python implementation adaboost algorithm, the data set is horseColic horse hernia disease data collection, accuracy and sklearn library adaboost the same algorithm.)
- 2017-04-21 15:00:34下载
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fiberRandom
说明： ABAQUS纤维随机分布，可应用于ABAQUS中桁架单元，纤维随机分布(ABAQUS fiber random distribution, can be applied to ABAQUS truss elements, fiber random distribution)
- 2021-02-14 10:45:41下载
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