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资源描述 C4.5算法与其它分类算法如统计方法、神经网络等比较起来有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。

binary heap data structures

资源描述针对基于 GSM 网络的移动电话定位，Wu Zhi-li 等 [127] 提出了一种使用统计学 习理论的定位算法，不需要特殊的网络配置，仅需要信号强度信息，并且与传统 的使用信号强度的方法有着本质的区别。传统的基于信号强度的定位方法是通过 大量的测定，构建一个具体的信号传输模型。在获取移动终端到各基站的具有噪 音的信号强度后，使用这一模型推导终端的位置

模式识别与智能计算-Matlab技术实现  PDF+光盘资料本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书共分为13章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与提取，模式相似性测度，贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计（BP神经网络、径向基函数冲经网络、自组织竞争神经网络、慨率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络），决策树分类器，粗糙集分类器，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法聚类分析，蚁群算法聚类分析，粒子群算法聚类分析。本书内容新颖，实用性强，理论与实际应用密切结合，以手写数字识别为应用实例，介绍理论运用于实践的实现步骤及相应的Matlab代码，为广大研究工作者和工程技术人员对相关理论的应用提供借鉴。本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人学、工业自动化、模式识别等学科本科生、研究生的教材或教学参考书，亦可供相关工程技术人员参考。

SOR算法解线性方程组，c++，数值方法-SOR algorithm for solving linear equations, c++, numerical methods

资源描述简介:  完整的管理模式 分页功能 搜寻功能 ，可以整合到自己的程序中，效果杠杠的。

你现在要实现一个针对于数字序列的编辑器。 初始的时候，序列是空的。 在之后，有以下五种操作： I x 在光标之后插入x D 删除光标之前的数字 L 将光标向左移动，如果已经在最左，则不移动 R 将光标向右移动，如果已经在最右，则不移动 Q k 假设光标之前的序列是｛a1, a2,...,an}, 定义Si=a1+a2+...+ai，此时输出满足1

克鲁斯卡 （Clsk） 求最小生成树-unmarked (Clsk) for the minimum spanning tree

CCANS-CCP的ns2源代码