Weka的-3.6.10的C4.5与Quinlan教授的C4.5算法的区别
使用数据集： http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/car/ weka-3.6.10的结果是： safety = low: unacc (576.0)
safety = med
| persons = 2.0: unacc (192.0)
| persons = 4.0
| | buying = vhigh
| | | maint = vhigh: unacc (12.0)
| |
Earliest PEP Algorithm Principles
PEP:Pessimistic Error Pruning 本文分为两部分： 第一部分：1986年的PEP剪枝算法原理 第二部分：1997年的PEP剪枝算法原理以及与前者的对比 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ 第一部分： 《Ｓｉｍｐｌｉｆｙｉｎｇ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｔｒｅｅｓ》－１９８６ 作者：J.R. Quinlan 该论文的2.3 Pessimistic Pruning 首次提出了悲观剪枝。 整理如下： 悲观剪枝参考了一本统计书籍： 《Statistical M
U25%(1,16) and U25%(1,168)on《C4.5:programs for machine learning》
when calculating UCFU_{CF}UCF(e,N) CF: Confidence Level(here is 25%) e:misclassifying counts of current subtree we focus on N:counts of sub-datasets relevant to current subtree who is under judgment whether to be pruned or not. “Pr” is short for “Pe
Error Based Pruning剪枝算法、代码实现与举例
EBP（Error Based Pruning）： 下列算法转载自链接： https://login.sina.com.cn/crossdomain2.php?action=login&entry=blog&r=http%3A%2F%2Fblog.sina.com.cn%2Fs%2Fblog_64ecfc2f0101r3o5.html%3Fsudaref%3Dwww.baidu.com%26display%3D0&login_time=1541312241&sign=11e7e46674643
C4.5-Release8的代码架构图
代码链接： http://www.rulequest.com/Personal/c4.5r8.tar.gz file_structure.dot digraph abc
{
"c4.5.c";
"besttree.c";
"build.c";
"info.c";
"contin.c";
"discr.c";
"c4.5.c"->"besttree.c";
"besttree.c"->"build.c";
"build.c"->"info.c";
"info.c"->"contin.c";
"
Pessimistic Error Pruning example of C4.5
This example is from 《An Empirical Comparison of Pruning Methods for Decision Tree Induction》 How to read these node and leaves? For example: node 30: 15 are classified as “class1” 2 are mis-classified as “class1” you can reduce the rest nodes or le
Pessimistic error pruning illustration with C4.5-python implemention
------------------get the datasets----------------------------------- We use the following datasets: https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/abalone/abalone.data Target: predict the age of abalone: counts of ring+1.5 Of course we k
History of pruning algorithm development and python implemention(Continuous Updating)
name of tree inventer name of article year ID3 Ross Quinlan 《Discovering rules by induction from large collections of examples》 1979 ID3 Ross Quinlan Another origin:《Learning efficient classification procedures and their application to chess end gam
C#每日一课(二十六)
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腾讯云高级研究员张雨春：腾讯云城市计算助力行业数字化升级
10月28日FMI 2018人工智能与大数据高峰论坛深圳场圆满落幕,腾讯云高级研究员张雨春从腾讯云城市计算助力行业数字化升级方向进行了精彩的分享。 腾讯云高级研究员张雨春 以下是张雨春演讲内容，飞马网根据现场速记进行了不改变原意的编辑（有删减）： 张雨春：大家好！很高兴作为最后一位演讲嘉宾参加这次峰会。今天我给大家带来的分享是《腾讯云城市计算助力行业数字化升级》，城市计算的概念最近几年炒得很热，BAT三家先后提出了AI城市、智慧城市、城市大脑等解决方案。今年7月份，深圳市政府提出了建设新型智慧
在Unity中“Debug.Log”和“Print”两种打印方式的区别
先写个脚本“PrintAndDebug”，挂在Main Camera 组件上，在脚本的 Start 函数里通过这两种方式打印一段内容 然后运行u3d，看控制台打印日志，如下图 在这里可以明了的看到Debug.Log是直接打印出来的 而Print是继承自MonoBehaviour的, 区别 Debug是一个密闭的类，Print是MonoBehaviour的一个成员。 所以在使用的范围上，Print必须要继承MonoBehaviour类，而Debug不用。这里我把脚本继承的 MonoBehavio
AJAX基础知识总结
目录 AJAX工作原理图： 基于AJAX的异步处理（AJAX采用异步方式与后台交互）： 基于AJAX的异步加载过程 XMLHttpRequest的方法： XMLHttpRequest的属性： 创建XMLHttpRequest对象： 例1. 例2.使用get方法和POST方法向服务器传送参数：https://blog.csdn.net/qq_40323256/article/details/83933005 AJAX（Asynchronous JavaScript and XML）它是一种由多种
Json 学习笔记1
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leetcode-328-奇偶链表（odd even linkedlist）-java
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package pid328;
/* 奇偶链表
给定一个单链表，把所有的奇数节点和偶数节点分别排在一起。请注意，这里的奇数节点和偶数节点指的是节点编号的奇偶性，而不是节点的值的奇偶性。
请尝试使用原地算法完成。你的算法的空间复杂度应为 O(1)，时间复杂度应为 O(nodes)，nodes
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data: {
intervarID: '',//定时器名字
time_diff:0,//时间差
day: 0,//天
hourse: 0,//小时
minute:
LeetCode ：腾讯秋招之动态规划
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