数据结构课件：第六章 树和二叉树.ppt

20二叉树的中序、前序、后序的递归、非递归遍历算法，层次序的非递归遍历算法的实现，应包含建树的实现。（2 人） 要求： 树与二叉树的转换的实现。以及树的前序、后序的递归、非递归遍历算法，层次序的非递归遍历算法的实现，应包含建树的实现。

主要为大家详细介绍了C++二叉树实现词频分析功能，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

【对应博客内本章内容】 4.3 编程实现基于信息熵进行划分选择的决策树算法，并为西瓜数据集3.0中的数据生成一颗决策树。 4.4 编程实现基于基尼指数进行划分选择的决策树算法，为西瓜数据集2.0生成预剪枝、后剪枝决策树，并与未剪枝决策树进行比较。 4.6 选择4个UCI数据集，对上述2种算法产生的未剪枝，预剪枝，后剪枝的决策树进行实验比较，并进行适当的统计显著性检验。 原文链接：https://blog.csdn.net/m0_46345193/article/details/

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支持向量机作为非参数方法已经广泛应用于信用评估领域.为克服其训练高维数据不能主动进行特征选择导致准确率下降的缺点，构建C4.5决策树优化支持向量机的信用评估模型.利用C4.5信息熵增益率方法进行属性选择，减少冗余属性.模型通过网格搜索确定最优参数，使用F-score和平均准确率评价模型性能，并在两组公开数据集上进行验证.实证分析表明，C4.5决策树优化支持向量机的信用评估模型有效减少了数据学习量，较于传统各类单一模型有较高的分类准确率和实用性.

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