C5.0是决策树模型中的算法，79年由J R Quinlan发展，并提出了ID3算法，主要针对离散型属性数据，其后又不断的改进，形成C4.5，它在ID3基础上增加了队连续属性的离散化。 C5.0是C4.5应用于大数据集上的分类算法，主要在执行效率和内存使用方面进行了改进。 C4.5算法是ID3算法的修订版，采用GainRatio来加以改进方法，选取有最大GainRatio的分割变量作为准则，避免ID3算法过度配适的问题。
基于React和Redux的树型结构轻量级JS框架，(灵感来自Choo). 特点: 基于 redux, redux-saga and react-router: 站在巨人的肩膀上。 small api: 仅5个api方法，很容易学习。 elm cocepts: 基于reducers,effects和subscr iptions的组织模型。
AI Conference in Beijing
最后机会：AI Conference 2019 北京站门票正在热销中，机不可失！
编者注：文中超链接如果不能访问可以点击“阅读原文”访问本文原页面；查看2019年6月18日至21日在北京举行的人工智能大会上的相关议题。
和许多人一样，我已经知道机器学习模型本身可能会带来安全风险。最近大量的博文和论文概述了这一内容广泛的主题，列举出了攻击方法和一些漏洞，开始提出了防御的解决方案，并为本文提供了必要的框架。本文的目标是在流行的、传统的预测建模系统
