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C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.  C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：   1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；  2) 在树构造过程中进行剪枝；   3) 能够完成对连续属性的离散化处理；  4) 能够对不完整数据进行处理。   C4.5算法有如下优点：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。

该算法在某个再生核希尔伯特空间，在充分考虑领域间分布的均值差和散度差最小化的基础上，基于结构风险最小化模型，提出一种领域适应核支持向量学习机(Kernel support vector machine for domain adaptation, DAKSVM)及其最小平方范式，通过寻求某个特征变换，使得在确保训练数据的最大分割的同时，实现领域间不同分布之间的距离充分最小化，从而实现领域适应学习。

监视IP流量与IP数据包统计数据，列出IP流量的详细信息比如原IP地址与目的IP地址、协议类型、传入或传出IP数据包统计数据

人脸检测源代码，这是非常强大的算法。用户的网络摄像机和IP摄像机的识别

独立分量分析，利用此程序可以提取独立分量-independent component analysis, the use of this procedure can be extracted ICA

骑士漫游问题C语言示例.详见ReadMe.-Cleveland roaming C-language examples. See ReadMe.

A program to demonstrate the optimization process of ant colony optimization for the traveling saleman problem (TSP). The cities are shown as red circles, the pheromone on the connections between them (fully connected graph) by gray lines. The darker the grey, the more pheromone is currently on the edge. During the optimization, the currently best found tour is drawn in red. To run the optimization, first create a random TSP, then create an ant colony, and finally run the optimization.

多项式的加减运算特别实现（c实现）-polynomials Modified Operational special achievement (c realization)

nesc语言编写的dymo路由协议nesc语言，tinyos，dymo路由协议

解决了矩形板切割矩形材料的问题，采用递归分治的方法-solve the rectangular plate rectangular cutting materials, using recursive method of administration