weak 对决策树算法的实际应用 有训练和测试两部分，如果你是数据挖掘的新手，那么这个文档会告诉你如何使用weka用于实际的算法进行挖掘，保证让你满意

STM32MP157是ST公司设计的多处理器片上SOC。具有双Cortex-A7@800MHz，一个Cortex-M4@209MHz。Discovery Kit 1 （DK1）开发板具有资源包括：①SoC: STM32MP157A、② 512 MB DDR, microSD、③ 1G Ethernet, 1x USB-C, 4x USB-A, LEDs,、buttons、④ HDMI, audio codec, DSI connector、⑤ GPIO connectors, Arduino/RaspberryPi shields。 可以在DK1上移植BootLoader和Linux操作系统。本文介绍了设备树的设计方法。

树莓派3B+ 电路原理图 位置图 raspberry pi 3 model B+ 树莓派3B+ 电路原理图 位置图 raspberry pi 3 model B+

ID3算法构建决策树，并将决策树可视化

速度采样器（GMYC） 该R Shiny App是SPEDE-SAMPLER程序的最后部分，允许用户在通过对对齐的Fasta文件中的序列进行随机重采样而创建的多个系统发育树上运行GMYC分析。 要通过R运行此应用，请在控制台中输入以下内容： install.packages("shiny") # install the shiny package library(shiny) # load up the shiny library shiny::runGitHub("spede-sampler", "CJMvS", ref="main") # run the app

克拉克·范·史丹顿（Clarke van Steenderen） 动物学与昆虫学系南非东开普省Makhanda（Grahamstown）的Rhodes University 2021年电子邮件： :pencil: 功能性 SPEDE-SAMPLER是用Python和R编写的GUI程序，用于使用GMCY方法评估采样对物种划界的影响。 该程序提供以下内容： 读取对齐的Fasta文件，并随机选择n次序列p次。 这些文件保存在输出文件夹中。 例如，可以上传十个COI序列的序列比对。 用户可能希望随机选择该数据集的50％而不进行替换，并将此过程重复15次。 因此，该程序会将15个Fasta文件写到一个文件夹中，其中每个文件包含五个序列的随机选择。 循环遍历输出文件夹，以为每个重新采样的Fasta文件产生最大似然（ML）系统发育。 有两种ML程序可用：FastTree和RAxML。 循环遍历每个ML系统

杭电数据结构哈夫曼树实验报告，供学弟学妹们借鉴使用。 其余学校也能使用，文件包含源码。 希望同学们数据结构满绩哈哈。

Boston_Predict 波士顿房价预测，决策树

变位词 比如tea eat stop tops 等。这里介绍了两种不同的方法。

决策树_机器学习 _C语言期末课设（拯救想回家的孩子。。）