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决策树作为一种常用的机器学习算法，其构建过程直接影响着模型的性能。ID3 和 C4.5 作为经典的决策树算法，在特征选择和信息增益计算等方面展现出各自的特点。 ID3 算法采用信息增益作为特征选择的依据，倾向于选择拥有更多取值的特征。然而，这种贪婪的选择策略容易导致模型过拟合。 C4.5 算法在 I
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BC45第4部分，编译UCOS必备。保证能安装。由于第一部分已经设置资源分为3分了，所以这里设置为1分。方便大家下载
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java混淆器，可以防止程序被一些反编译器获取源文件，保护开发者的利益
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WPF 4.5食谱，一本不错的参考书籍。
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