Decision_tree-python 决策树分类（ID3，C4.5，CART） 三种算法的区别如下： (1) ID3算法以信息增益为准则来进行选择划分属性，选择信息增益最大的； (2) C4.5算法先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性，再从中选择增益率最高的； (3) CART算法使用“基尼指数”来选择划分属性，选择基尼值最小的属性作为划分属性. 本次实验我的数据集如下所示： 共分为四个属性特征：年龄段，有工作，有自己的房子，信贷情况; 现根据这四种属性特征来决定是否给予贷款 为了方便，我对数据集进行如下处理： 在编写代码之前，我们先对数据集进行属性标注。 （0）年龄：0代表青年，1代表中年，2代表老年； （1）有工作：0代表否，1代表是； （2）有自己的房子：0代表否，1代表是； （3）信贷情况：0代表一般，1代表好，2代表非常好； （4）类别(是否给贷款)：no代表否，

两种mysql递归tree查询效率-mysql递归tree，提供两种递归算法

ID3和C4.5决策树学习算法的实现 通过使用ID3和C4.5算法实现决策树并生成F1分数。 在UCI机器学习蘑菇数据集上进行测试 入门：将“ Project1_N01412075_Resubmission”文件夹下载到本地驱动器。 This folder has 1) Project1_Mushroom_DT_N01412075.py - A file that contains source code for the implementation. 2) Mushroom folder that has 10 smaller training files(used for cross validation), 1 larger training file (which is a concatenation of all the smaller files) and a final

主要介绍了element el-tree组件的动态加载、新增、更新节点的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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网上的一个silverlight的树形下拉控件，改成wpf使用的了，希望对各位有所帮助。

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按树状输出二叉树 按竖向树状打印的二叉树

西班牙人用js写的3d圣诞树。让我们情何以堪啊