ID3 ML算法

数值积分算法实现对一阶微分方程组的计算：通过编写程序语言，运用欧拉，预报校正，龙格库塔的方法实现对x1微分=x2 x2微分=x3 x3微分=-800*x1-80*x2-24*x3+sin(t）； y=800x1 的运算-Numerical integration algorithm for the calculation of first-order differential equations: through the preparation of programming language, the use of Euler and forecast correction, Runge-Kutta method of achieving x1 differential = x2 x2 differential = x3 x3 differential =- 800* x1-80* x2-24* x3+ sin (t) y = 800x1 computing

《数据结构》所有相关程序的算法。有图、数组以及二叉数的问题。附有程序及结果。-"data structure" all procedures relating to the algorithm. A map, and two arrays fork a few problems. With procedures and results.

应用背景（2）蛇的运动  此程序的关键就在于蛇的移动。游戏在进入界面后，在没有执行任何操作的情况下，蛇沿着原来的方向以某一速度前行。若蛇在水平方向上前行，操作者按向左或向右的键，此时该指令判为无效，蛇继续沿着原来水平的方向前行。同样的道理，若蛇在竖直的方向上前行，操作者按向上或向下的键，此时该指令也判为无效，蛇继续沿着原来竖直的方向前行。关键技术图形的驱动，首先是由detectgraph通过检测硬件确定图形驱动程序和模式，然后把自动测试硬件的结果赋给图形驱动器。不同的显示器适配器有不同的图形分辨率。即是同一显示器适配器, 在不同模式下也有不同分辨率。因此, 在屏幕作图之前, 必须根据显示器适配器种类将显示器设置成为某种图形模式, 在未设置图形模式之前,微机系统默认屏幕为文本模式(80列, 25行字符模式), 此时所有图形函数均不能工作。再由initgraph()函数，根据测试结果初始化图形。 

在气体动力学中，黎曼问题是一个具有初始条件的问题。

这个问题域前面的问题一样，这里我们另外允许

Check1(0).Caption = "香皂" Check1(1).Caption = "肥皂" Check1(2).Caption = "牙膏" Check1(3).Caption = "洗衣粉" Label1(0).Caption = "5.8元" Label1(1).Caption = "2.5元" Label1(2).Caption = "7.9元" Label1(3).Caption = "6.4元"-Check1 (0). Caption = "soap" Check1 (1). Caption = "soap" Check1 (2). Caption = "toothpaste" Check1 (3). Caption = "detergent" Label1 (0). Caption = "5 .8 million "Label1 (1). Caption = "2.5 yuan" Label1 (2). Caption = "7.9 yuan" Label1 (3). Caption = "6.4 yuan"

蚁群算法作为一种新的智能计算模式， 由于其离散性本质而在组合优化问题上取得 巨大成 功，但这也限制了它在连续问题求解中的应用。-Ant colony algorithm as a new kind of intelligent computing model because of its nature discrete combinatorial optimization problems in on a great success, but it also limits the problem to solve for the application.

关于分支为3的树，它的节点种类总数小于7，深度为3，全探索的源代码-With regard to the three branches of the tree, which is less than the total number of nodes of type 7, a depth of 3, all to explore the source code

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。

通过奇异值分解实现的最小二乘拟合算法 inear least-squares fit by singular value decomposition-through the singular value decomposition of the least squares fitting algorithm inear least-squares fit by singular value decomposition