[其它] “决策树”—数据挖掘、数据分析

说明：决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。决策树的实现首先要有一些先验（已经知道结果的历史）数据做训练，通过分析训练数据得到每个属性对结果的影响的大小，这里我们通过一种叫做信息增益的理论去描述它，期间也涉及到熵的概念。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析
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[其它] google-apis：用于加载Google JavaScript库的Web组件-源码

说明：谷歌API 加载相应Google API的Web组件。 可用的API： 谷歌Javascr ipt API（ gapi ） 旧版Google Javascr ipt API加载程序 Google Maps Javascr ipt API Google+ Javascr ipt API Google Drive Realtime API Google Youtube ifr a me API 有关用法，请参见上的元素文档。
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[其它] 解决奇异鞍点问题的三参数改进SSOR方法

说明：解决奇异鞍点问题的三参数改进SSOR方法
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[其它] 用于Photoshop的divine-proportions-toolkit：用于Photoshop CS5和CS6的扩展，用于使用神的比例合成图像-源码

说明：神的比例工具包 请注意，该项目不再处于积极开发中。 此外，由于Adobe不再支持这种技术，因此它不适用于较新版本的Photoshop 该工具包通过一系列特征和功能简化了构成作品的过程（无论是照片还是设计），这些特征和功能创建了模仿神圣比例的形状。 使用该工具包非常简单：只需选择一个图层，进行选取框选择，然后选择所需的路径类型即可。 然后，您可以缩放，旋转或编辑路径。 如何编译 此扩展是使用开发的（只需打开.gpc文件）。 参考和文件 有关如何使用该工具包的文档可以在上。 二进制下载
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[其它] ＢＬ命题逻辑系统的强同余关系及演绎系统

说明：通过在 ＢＬ命题逻辑系统的公式集 Ｆ（Ｓ）中提出演绎系统的概念，并引入强同余关系，.讨论 ＢＬ系统中演绎系统和强同余关系之间的联系，给出二者之间相互转换的方法，并得到.了二者之间相互转换的还原性
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[其它] githubdemo-源码

说明：githubdemo
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[其它] new-app-23515：此空应用程序是使用Crowdbotics www.crowdbotics.com构建的-源码

说明：这是默认的Crowdbotics应用。 它使用最少的代码/标记进行设置，以将静态站点部署到Heroku。 app.json >将存储库描述为Heroku。 composer.json >将存储库标识为HerokuPHP应用程序。 index.php >我们用于静态显示页面PHP脚本。 home.html >我们正在显示的静态页面。 随时更改并重新部署！ README.md >此文件。 部署站点后，请花大约10秒钟的时间来构建它，然后转到页面上查看所做的更
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[其它] react-hr-module-源码

说明：Create React App入门 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： yarn start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 yarn test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希
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[其它] kalapottery文档-源码

说明：kalapottery文档
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[其它] 网络物理系统的特性，体系结构，技术和设计方法

说明：网络物理系统的特性，体系结构，技术和设计方法
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[其它] angular_phaser_christmas-源码

说明：ChristmasPhaser 该项目是使用版本11.0.1生成的。 开发服务器 为开发服务器运行ng serve 。 导航到http://localhost:4200/ 。 如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。 代码脚手架 运行ng generate component component-name生成一个新的组件。 您还可以使用ng generate directive|pipe|service|class|guard|interface|enum|module 。 建造 运行
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[其它] 数据挖掘-分类算法比较

说明：随着计算能力、存储、网络的高速发展，人类积累的数据量正以指数速度增长。对于这些数据，人们迫切希望从中提取出隐藏其中的有用信息，更需要发现更深层次的规律，对决策，商务应用提供更有效的支持。为了满足这种需求，数据挖掘技术的得到了长足的发展，而分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多。本文主要侧重数据挖掘中分类算法的效果的对比，通过简单的实验（采用开源的数据挖掘工具-Weka）来验证不同的分类算法的效果，帮助数据挖掘新手认识不同的分类算法的特点，并且掌握开源数据挖掘工具的使用。分类算
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