用有限元法求解三角形形区域上的Possion方程

C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的。ID3算法用来构造决策树。决策树是一种类似流程图的树结构，其中每个内部节点（非树叶节点）表示在一个属性上的测试，每个分枝代表一个测试输出，而每个树叶节点存放一个类标号。一旦建立好了决策树，对于一个未给定类标号的元组，跟踪一条有根节点到叶节点的路径，该叶节点就存放着该元组的预测。决策树的优势在于不需要任何领域知识或参数设置，适合于探测性的知识发现。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

导入 java.util.* ；类 BinarySearch{int [] ；无效的 get){扫描仪 sc = 新的 Scanner(System.in) ；System.out.println ("输入 no。元素"） ；= 新 int[sc.nextInt()] ；System.out.println （"输入元素"） ；为 （int 我 = 0 ； 我 < a.length;i++)a[i]=sc.nextInt() ；}int binarySearch (int n){int 低 = 0 ；int high=a.length-1 ；虽然 （低 < = 高){int 中期 =(low+high)/2 ；if(a[mid]==n)返回 （中期） ；if(n = 1 & & a [j-1] > t; j — —)[j] = [j-1] ；[j] = t ；}}空 display(){System.out.println ("给定的列表是"） ；为 （int 我 = 0 ； 我 < a.length;i++)System.out.print （[i] +"") ；System.out.println() ；

分形云（或灰尘）开始形成从一个用户定义的点P（A，B，X，Y），并通过大量的重复一些变换得到一些很酷的照片。因为事实上，我们可以顺着小径起点是离开（P0开始吧，p1-1st迭代，P2第二，的…PX即点图）图也被称为轨道（轨迹）的动态系统。得到一个粗鲁的估计是，B，X和Y是很好用的我你准备好clouds.xls。1 6张显示计算的序列这里给出的模式实例1 6。x()表显示图形的样子计算序列低接参数（有一些评论为什么）。提交575 K因为xls文件。

利用C语言实现了通信中经常用到的几种滤波器：低通滤波器，高通滤波器，带通滤波器。可以在vc上实现对信号的滤波，而且还可以移植到各种嵌入式板子上，实现滤波功能！

资源描述维特比算法的通俗理解就是动态规划的最短路径，在这里不再赘述，如果真的想仔细研究的话请参见《数学之美》

我们

贝叶斯bayes算法分类器诊断程序-Bayesian classifier diagnostic procedures

矩阵相乘.vcxproj     这是使用应用程序向导生成的 VC++ 项目的主项目文件，     其中包含生成该文件的 Visual C++      的版本信息，以及有关使用应用程序向导选择的平台、配置和项目功能的信息。 矩阵相乘.vcxproj.filters     这是使用“应用程序向导”生成的 VC++ 项目筛选器文件。      它包含有关项目文件与筛选器之间的关联信息。 在 IDE      中，通过这种关联，在特定节点下以分组形式显示具有相似扩展名的文件。     例如，“.cpp”文件与“源文件”筛选器关联。 矩阵相乘.cpp &nbs

此源码为Visual.C_#.2010从入门到精通配套的章节代码，适合初学者跟着课本完成C#的学习

icp算法源代码，主要用于点云拼合，是基于matlab上编写的,实现两个点云数据的对准