决策树 具有验证，修剪和属性多分裂贡献者的C4.5决策树python实现：Ryan Madden和Ally Cody 要求 python 2.7.6 档案文件 btrain.csv，bvalidate.csv，btest.csv-用于构建和测试程序的培训，验证和测试集 Decision-tree.py-决策树程序 datatypes.csv-一个元数据文件，用于指示（使用逗号分隔的true / false条目）哪些属性是数字（true）和名义上的（false）注意：如果使用与提供的数据集不同的数据集，则必须编辑此文件或提供自己的属性 怎么跑 Decision-tree.py接受通过命令行传递的参数。 可能的参数是： 培训的文件名（必需，必须是“ python Decision-tree.py”之后的第一个参数） 分类器名称（可选，默认情况下，分类器是数据集的最后一列） 数据类型标志（

Three.js 导入PLY格式的模型示例中需要使用的5个js文件中的一个：PLYLoader.js

Decision_Tree_Regression 使用Python进行决策树回归 执行代码的步骤： •首先下载决策树Regression.py文件和数据集。 并确保两个文件都在文件夹中。 •然后在任何Python编译器中打开python文件并运行代码。

DNA Tile Assembly for Degree-Constrained Minimum Spanning Tree

圣诞快乐CPP 一个简单，小型的Windows C ++命令行程序。 它打印一棵美丽而多彩的圣诞树。 有助于进入圣诞节气氛。 :Christmas_tree: 如何下载和安装： 该程序不需要任何安装！ 这是一个独立的.exe文件，只需下载并执行。 要下载： 下载此仓库。 您可以通过许多不同的方式来完成此操作，最简单的方法是单击“代码”，然后单击“下载ZIP”。 如果您已下载.ZIP文件，则将其解压缩到所需的任何位置。 如果您使用git（或其他方式）克隆了此仓库，则应准备好使用该文件夹（已解压缩）。 如何执行： 有两种方法来运行文件： 在不传递参数的情况下，使用默认打印。 传递参数以自定义打印。 在不传递参数的情况下，使用默认打印： 只需打开下载的文件夹（解压缩）（此仓库）。 打开“ bin”子文件夹。 双击“ MerryChristmas.exe”。 欣赏美景！ :blue_heart: 传递参数以定制打印：

树 C语言实现B-树完整原始代码示例，作者地址： :

整理了一下MSDN上的Tree Control 拖动实现，结合现有的资源，制作了一个Tree Control 拖动的Demo，供大家参考

卡方自动推理检测 该软件包提供了以及的python实现 安装 CHAID是通过分发的，可以像这样安装： pip3 install CHAID 或者，您可以克隆存储库并通过安装 pip install -e path/to/your/checkout NB虽然我们已经在支持Python 2.7版做了一些尝试看看，我们不鼓励使用它，因为它是达到它的 创建一个CHAID树 from CHAID import Tree ## create the data ndarr = np . array (([ 1 , 2 , 3 ] * 5 ) + ([ 2 , 2 , 3 ] * 5 )). reshape ( 10 , 3 ) df = pd . DataFrame ( ndarr ) df . columns = [ 'a' , 'b' , 'c' ] arr = np . array (([

Gradient Boosting Decision Tree

cglib动态代理模式jar包 cglib-2.2.jar asm-tree.jar asm-commons.jar asm.jar