线性群体概念解析
9.1.1 线性群体的概念
线性群体中的元素位置对应其次序。具体可分为直接访问和顺序访问。本章主要介绍前两者。
| 元素位置 | 访问方式 || ----------- | ----------- || 第一个 | 直接 || 第二个 | 顺序 || 第三个 | 顺序 || 最后一个 | 顺序 |
群体决策
当前话题为您枚举了最新的群体决策。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
AnimationInstancing大群体渲染
用于渲染大群体，将动作等资源打包在资源中，优化渲染效果
决策树和决策树算法简介
自己根据Jiawei Han的《数据挖掘》书上总结的献丑了。呵呵。大家都发表些意见哈
《群体智能编程》（中+英文版）
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优化决策树分类-决策树课题PPT
在决策树分类训练阶段，根据给定的训练数据集DB构造出一棵决策树class = DecisionTree(DB)。分类阶段从根开始，按照决策树的分类属性逐层往下划分，直到叶节点，得出概念（决策、分类）结果。y = DecisionTree(x)。
决策分析：决策树绘制应用程序
此应用程序可绘制决策树，找到每个结果的预期收益。输入条件概率、先验概率和替代方案，以进行分析。
探索南亚少数群体：学习资源宝库
踏上了解南亚少数群体历史和现状的旅程！这个项目提供丰富的学习资源，帮助你深入了解他们的文化、挑战和成就。
项目运行指南
项目基于React开发，并提供便捷的脚本工具：
npm start：启动开发模式，实时预览修改效果，并在控制台中查看错误信息。
npm test：以交互模式运行测试，确保项目功能
连续值决策树
算法原理：
采用ID3算法，以信息增益率为依据选择分裂属性。
连续值处理：
将数据按特征属性排序，相邻元素的中间点为潜在分裂点。依次分裂数据并计算期望信息，期望信息最小的点为最佳分裂点。
代码：
生成决策树：decisiontree.py
绘制决策树：treePlotter.py
决策困境的克服策略
面对人生的选择，我们常常陷入犹豫和迷茫。外界的声音、内心的渴望交织在一起，让我们难以做出决断。如何摆脱这种困境，找到属于自己的方向？或许，我们需要学会倾听内心的声音，勇敢地迈出第一步。
Python决策树代码.rar
Python决策树代码，只需要修改传入的数据即可。里面还有输出决策树结果图需要安装的软件以及说明。