CART分类回归树算法 与上次文章中提到的ID3算法和C4.5算法类似,CART算法也是一种决策树分类算法。CART分类回归树算法的本质也是对数据进行分类的,最终数据的表现形式也是以树形的模式展现的,与ID3,C4.5算法不同的是,他的分类标准所采用的算法不同了。下面列出了其中的一些不同之处: 1、CART最后形成的树是一个二叉树,每个节点会分成2个节点,左孩子节点和右孩子节点,而在ID3和C4.
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问题内容: 我从事的项目中,间隔重复是必不可少的,但是我不是该主题的专家,因此我害怕重新发明方形齿轮。我的研究为我指出了两个不同的系统,即Leitner系统和SM系列算法。 我尚未决定哪种系统最适合我的项目。如果要采用SM定位,我想我会尝试实现类似于Anki所使用的东西。 我最好的选择是使用现有的Java库。这可能非常简单,我所需要的只是计算下一次重复的时间。 有人听说过这样的倡议吗? 问题答案:
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