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贷款违约数据集含有 年龄、教育、工龄、地址、收入、负债率、信用卡负债、其他负债以及违约情况的字段。通过各特征来判断用户的违约情况。用到的技术模型如下 逻辑回归 面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN） 一种基本的分类和回归方法，是监督学习方法里的一种常用方法。k近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例类别，通过多数表决等方式进行预测。 决策树 一种基于树结构来进行决策的分类算法，我们希望从给定的训练数据集学得一个模型（即决策树），用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果，一旦模型构建成功，对新样本的分类效率也相当高。 SVM(Support Vector Machine) 中文名为支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 模型评估 可以根据混淆矩阵。得到其Accuracy准确率以及F1 score

开心果图像数据集（该数据集包括467张全高清开心果图像和一个测试视频） 开心果图像数据集（该数据集包括467张全高清开心果图像和一个测试视频） 开心果图像数据集（该数据集包括467张全高清开心果图像和一个测试视频）

这是我大二时C++数据结构课程的期末pj，具体的内容介绍见blog。 内含设计报告和源码，源码注释充分，可以供同样需要课程设计的同学做参考。 涉及到树和队列等知识。

二维CAD块树tree图形符号打包下载 此包中的平面树符号与AutoCAD Release 14及更高版本兼容。所有图形都相对较小（25-30KB），适合用作AutoCAD中的块。它们非常适合景观建筑种植计划。这些树的绘制半径为1个绘制单位。要以所需的大小插入树，只需输入所需的半径作为插入比例因子。这些树都绘制在图层0上，这意味着它们将在插入时采用当前图层的特性。因此，建议在插入之前创建一个新图层，以便可以轻松控制对象特性。在每种情况下，插入基点都位于天篷的中心。

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离散下的四次实验，关于树和图那部分的，内含每次实验的要求和对应的源码。

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决策树与随机森林MATLAB代码，可运行，内含EXCEL数据。