机器学习实战：基于ScikitLearn和TensorFlow

全连接层FCN的visio图 人工智能 - 机器学习.zip

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论文必备画图软件Visio

visio2003专业画图应用版直接安装即可，可以画流程图、框图、建筑设计图、组织结构图等等，是写论文必备画图软件，操作方便，简单上手

软件工程pdl，判定树，判定表

软件工程课程课程中涉及到的练习及答案，考试前看看也很好

Visio PAD流程图模板

VISIO PAD流程图模具，包括Until循环、While循环、双分支选择结构和三分支选择结构等图形。

10VISIO.zip

此资源时visio画图软件的用法，总结的第十章，适合初学者学习。

机器学习的方法 基本的决策树学习算法

决策树学习的适用问题 基本的决策树学习算法

机器学习实战 决策树的构造

决策树的构造 我的微信公众号： s406205391; 欢迎大家一起学习，一起进步！！！ ​        有一个二十个问题的小游戏，游戏规则很简单：参与游戏的一方在脑海了想某个事物，其他参与者向他提出问题，只允许提问20个问题，问题的答案也只能用对和错来回答。问问题的人通过推断分解，逐步缩小猜测事物的范围。决策树的工作原理与20个问题类似，用户输入一系列数据，然后给出游戏的答案。         我们经常使用决策树处理分类问题，近来的调查表明**决策树也是最经常使用的数据挖掘算法。**决策树流行的很重要的原因就是他的工作很简单，不需要了解机器学习的知识。下图所示的流程图就是一个决策树。图中构

机器学习决策树与分类方法课程报告

机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告，内部包含代码、算法思想、算法原理、算法分析、课程总结。机器学习决策树与分类方法课程报告

机器学习实战-手撕决策树

决策树模型在鸢尾花数据集上的实现，包括完整代码和可视化以及讲解，准确率很高，亲测可用！

机器学习python实战之决策树

决策树原理：从数据集中找出决定性的特征对数据集进行迭代划分，直到某个分支下的数据都属于同一类型，或者已经遍历了所有划分数据集的特征，停止决策树算法。 　　每次划分数据集的特征都有很多，那么我们怎么来选择到底根据哪一个特征划分数据集呢？这里我们需要引入信息增益和信息熵的概念。 一、信息增益 　　划分数据集的原则是：将无序的数据变的有序。在划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益。知道如何计算信息增益，我们就可以计算根据每个特征划分数据集获得的信息增益，选择信息增益最高的特征就是最好的选择。首先我们先来明确一下信息的定义：符号xi的信息定义为 l(xi)=-log2 p(xi)，p(xi)为选

Visio画N-S图的模板

N-S图的模板，解压之后用visio打开就可以

visio插件 N-S流程图盒图工具

visio中画N-S盒图的插件，下载后放在“文档”中的“我的形状”文件夹中即可使用。

流程图、N-S图、PAD图、判定表、PDL、HIPO图

流程图、N-S图、PAD图、判定表、PDL、HIPO图 ,全面的简介。

07VISIO.zip

此资源时visio画图软件的用法，总结的第七章，适合初学者学习。

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决策树代码。机器学习实战代码

机器学习实战代码，里面的test.py是运行文件，treePlotter.py是画决策树的代码，decisionTree是构造决策树的代码。直接运行test.py就可以得出结果

python机器学习理论与实战（二）决策树

决策树也是有监督机器学习方法。 电影《无耻混蛋》里有一幕游戏，在德军小酒馆里有几个人在玩20问题游戏，游戏规则是一个设迷者在纸牌中抽出一个目标（可以是人，也可以是物），而猜谜者可以提问题，设迷者只能回答是或者不是，在几个问题（最多二十个问题）之后，猜谜者通过逐步缩小范围就准确的找到了答案。这就类似于决策树的工作原理。（图一）是一个判断邮件类别的工作方式，可以看出判别方法很简单，基本都是阈值判断，关键是如何构建决策树，也就是如何训练一个决策树。 （图一） 构建决策树的伪代码如下： Check if every item in the dataset is in the same class:

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此资源时visio画图软件的用法，总结的第十一章，适合初学者学习。

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Vector官方帮助文档，配置使用手册。从新建DaVinci工程开始一步一步的讲解如何配置工程；如何编译生成C代码；如何导入CDD、DBC等文件。手册讲解细致，可以说是手把手教学了

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AUTOSAR培训教材，共25.7M，17个PDF文件，十分详细，适合自学或者培训使用。 主要内容：00_AUTOSAR基础知识介绍、01_SWC应用层组件设计详解、02_OS操作系统详解、03_Communication Stack详解、04_Diagnosis Stack 详解、05_Mem Stack详解、06_IO Stack详解、07_WdgM Stack 详解、08_EcuM BswM系统服务详解、09_MCAL详解、10_RTE设计详解、11_传统软件到AUTOSAR移植解决方案、12_基于模型MBD开发的AUTOSAR解决方案、13_多核AUTOSAR架构的解决方案、14_功能安全在AUTOSAR中的解决方案、15_信息安全在AUTOSAR中的解决方案、16_Adaptive AUTOSAR。希望对大家有所帮助。

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“互联网+”大学生创新创业大赛项目计划书

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写； 2.项目名称力求简洁、明确，每个项目限报一名负责人； 3.请逐项认真填写； 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛，每个团队成员不能少于 3人（包括项目负责人在内）； 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。