KNN分类算法

二格码转换的算法-two grid transcoding algorithm

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

本书由刘汝佳、黄亮编著，由清华大学出版社出版。本书较为系统和全面地介绍了算法学最基本的知识。这些知识和技巧既是高等院校“算法与数据结构”课程的主要内容，也是国际青少年信息学奥林匹克（IOI）竞赛和ACM/ICPC国际大学生程序设计竞赛中所需要的。书中分析了相当数量的问题。本书共3章。第1章介绍算法与数据结构；第2章介绍数学知识和方法；第3章介绍计算机几何。全书内容丰富，分析透彻，启发性强，既适合读者自学，也适合于课堂讲授。 本书适用于各个层次的信息学爱好者、参赛选手、辅导老师和高等院校计算机专业的师生。本书既是信息学入门和提高的好帮手，也是一本内容丰富、新颖的资料集。。

C语言实现GBK与UTF-8编码的转换

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用vc＋＋平台开发的双三次样条插值函数，具有很高的精度，能够完成对面上的点的插值-Using vc platform for the development of bi-cubic spline interpolation function, has high accuracy, can be completed on the surface of the interpolation points

模糊聚类分析是一类算法为

数值算法 曲线拟和-curve-fitting algorithm and

应用背景统计中经常会遇到求置信区间、置信区域（如置信椭圆、置信椭球）等，有时候需要把置信区域画出来，这样看起看更为直观，下面结合具体案例介绍调用自编函数ConfidenceRegion绘制置信区域。 关键技术【例1】绘制置信区间。产生一元正态分布随机数向量，绘制样本数据的95%置信区间。【例2】绘制置信椭圆。产生二元正态分布随机数矩阵，绘制样本数据的95%置信椭圆区域。【例3】绘制置信椭球。产生三元正态分布随机数矩阵，绘制样本数据的95%置信椭球区域。

汉诺塔问题是源于印度一个古老传说的益智玩具。大梵天创造世界的时候做了三根金刚石柱子，在一根柱子上从下往上按照大小顺序摞着64片黄金圆盘。大梵天命令婆罗门把圆盘从下面开始按大小顺序重新摆放在另一根柱子上。并且规定，在小圆盘上不能放大圆盘，在三根柱子之间一次只能移动一个圆盘。递归解决