id3 matlab代码多使用从头开始的决策树进行分类 介绍 利用决策树基于ID3算法对字母识别数据进行分类，得到混淆矩阵。 第一部分 该树是根据信息增益（IG）准则进行训练的。 第二部分 该树是根据基尼系数准则进行训练的。 第三方 拥有最大IG的两个属性被交换并训练了树。 第四部分 使用随机森林，将属性聚类为K折，并训练K树，并找到最准确的K。 通过两种方法实现，一种使用单元格（消耗内存），另一种使用嵌套查询。 代码中的详细信息！ 数据集 数据集是一个Mat文件，可以使用MATLAB中的loadmat命令轻松读取。 它包括4000个测试和16000个训练的手写黑白字母，共26个班级。 每个实例具有16个特征，例如不同像素的数量，黑色像素的均值和方差以不同的方式等等。 该存储库中文件的描述 code/initial_tree.m ：执行此文件以训练基于IG的决策树。 code/initial_tree_GINI.m ：执行此文件以基于Gini索引训练决策树。 code/tree_changed_atts.m ：第三部分 code/random_forest.m ：包含第4部分。

人脸检测训练好的分类器文件haarcascade_frontalface_alt_tree.xml，配合opencv进行人脸检测

C++实现的表达式树。测试的组合有 3 4 + 2 * 2 3 4 * + x x - a b + * x 1 * x 3 + 2 * 3 4 5 * + 3 4 5 ^ + 3 4 5 ^ % 31 x + 42 5 ^ % xcc xc - aa bb + * x 1 % x ^ 10 + 可将上面字符复制到测试文件中，文件名写死在了程序中 可实现简单的优化.

使用空间殖民算法生成树 一个并行的C ++工具，使用空间殖民化算法以程序方式生成树。 该项目基于和库。 使用的算法摘自Runions，Lane和Prusinkiewicz的论文“使用空间殖民化算法对树木建模”； 评估平行运输框架的方法取自Hanson和Ma的“曲线运输的平行运输方法”。 我们用于生成模型的全部取自网站 。 执行 该工具的基本输入是树冠的形状和许多吸引点，它们将随机放置在树冠中。 此后，开始增长，该工具使用Voro ++库计算两个Voronoi图，一个用于吸引点，另一个用于树节点。 然后，我们在节点上循环（为每个节点创建一个新线程），我们在每个树节点的一定距离（称为影响半径）内搜索最近的吸引点（我们使用吸引点的循环进行搜索），通过添加一个更接近吸引点的新节点来计算增长。 一旦树节点在吸引点的终止距离内，该点将被视为死点，并且不会影响以后的迭代中的增长。 只要以下条件持续

ML-ATIC 在 API的帮助下，基于机器学习方法的异常流量识别分类器。 这是我的本科毕业设计代码。 而且代码中会有很多错误。 无论如何，在训练模型和评估中可能有一些不合适的方法。 欢迎您发现它。 有任何疑问，请给我发电子邮件！ 要求 Java SE 7 Maylib中的Jars 来自KDDCUP99的数据，我使用受计算资源限制的10％版本。 安装 将TrainAndTest.zip和Model.zip解压缩到数据文件中。 通过添加原始数据的头对Train.arff和Test.arff进行了预处理。 如果有兴趣，您可以打开它，然后进行探索。 Java文件中有一些字符编码问题，它们是UTF-8和GB18030。 并可能在注释中导致一些错误。 文件模型包含一些训练有素的模型，可以直接使用。 您还可以通过运行BuildTree.java，TestBP.java和TestLibs

vue3树选择 具有嵌套选项的多选组件支持 。感谢及其源代码和库，以此作为vue 2的基础。 从他的资料库中取得重大变化： 属性value => modelValue 事件input => updated:modelValue 现在将插槽与 特征 带有嵌套选项的单选和多选支持 模糊匹配 异步搜索 延迟加载（仅在需要时加载深度选项的数据） 键盘支持（使用“向上箭头”和“向下箭头”导航，使用“ Enter ”键选择选项，等等） 丰富的选项和高度可定制的 支持多种浏览器（请参阅） RTL支持 需要Vue 3.0+ 入门 建议通过npm安装vue3-treeselect，并使用类的捆绑器来构建您的应用程序。 npm install --save vue3-treeselect 本示例说明如何将vue3-treeselect与集成在一起。 <!-- Vue

VUE组件，ElementUI风格的自定义tree树形组件，内容简单明了，展示多级列表，或者进行权限列表显示，选择操作。

EasyUI-Tree节点操作示例，适用于大众，内含数据库打开直接用

复制粘贴 让我们在2021年开始制作所有可复制/可粘贴的Web表单。 这将允许更快地进行表单填充，eReceipts，通过Git进行版本控制的协作编辑表单等等。 演示版 为什么现在？ 使以简单，健壮，类型安全的方式完成所有这些工作成为可能。 填写网络表单与编辑“树符号”文档是同构的。 用户编辑表单时，文本区域会更新为“树符号”版本。 用户可以在该文本区域中复制和粘贴。 但是，等等，还有更多！ 编辑树符号文档与编辑电子表格也是同构的。 因此，所有Web表单都可以是Web表单，单个副本/可粘贴的Tree Notation文档和电子表格！ 未来的工作 如果您喜欢这个主意，请。 您可以在自己的网站上自己实现这个想法！ 需要帮忙？ 只需在此处或在树符号subreddit 伸出手即可 :red_heart: :red_heart: :red_heart: 公共区域 :red_heart: :red_heart: :red_heart:

决策树又称为判定树,是运用于分类的一种树结构,其中的每个内部节点代表对某一属性的一次测试,每条边代表一个测试结果,叶节点代表某个类或类的分布