原始生成随机数

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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

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谷歌已经使用Deep Learning技术开发了许多新方法来解析语言，目前，谷歌开源了一款基于Deep Learning的学习工具——word2vec，这是首款面向大众的Deep Learning学习工具。

此程序是关于多维数组多次排序的一个小程序。-This procedure is repeated on the multi-dimensional array to sort a small program.

关于数据挖掘中决策树经典算法的C4.5算法，此算法适用于任何的符合结构的决策问题，此算法用C语言写，里面涉及了C语言的高级用法，对C要精通，才能轻松应对相关代码。代码里也做了较详细的代码注释，方便阅读者使用查看。

用高斯-赛德尔迭代法求方程组的根。它的原理与简单迭代法相似，但在赛德尔迭代法中，每次迭代时充分利用当前最新的迭代值-With the Gauss- Seidel iterative method seeking the roots of equations. Its principle with simple iterative method similar, but the Seidel iteration method in each iteration to take full advantage of the current value of the latest iteration