规则精度

规则2和规则4展现出100%的精度，表明它们在训练数据上具有极高的准确性。然而，在决策树算法中，追求过高的训练精度可能导致过拟合现象，即模型对训练数据过度适应，而对未知数据的预测能力下降。为了解决这个问题，后剪枝法是一种有效的策略。 以规则修剪为例，我们可以分析不同剪枝策略对模型性能的影响。下表列出了不同剪枝方案的精度变化： | 剪枝方案 | 分类正确的数目 | 分类错误的数目 | 精度 ||---|---|---|---|| 去掉A | 5 | 3 | 5/8 || 去掉B | 3 | 4 | 3/7 || 去掉C | 3 | 2 | 3/5 || 去掉AB | 4 | 0 | 4/4 || 去掉BC | 3 | 0 | 3/3 || 去掉AC | 4 | 1 | 4/5 | 通过比较不同方案的精度，可以选择最优的剪枝策略，例如，去掉AB或BC都使得规则的精度达到了100%。

C++ 高精度乘法算法，实现任意长度整数相乘。

实现高精度整数除法，支持高精度除以低精度的操作。

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

MATLAB精度检验代码-DNB是一种用于评估和比较基于任务的功能磁共振成像去噪方法的框架。其性能指标为交叉验证的准确性，通过评估对任务相关响应的估计来评估预测滞后数据的准确度。DNB包括MATLAB编写的三大组件：fMRI数据（适用于21个数据集）、自动评估去噪方法的代码框架以及多种去噪方法的实现。要使用DNB，请将其添加到MATLAB路径中（addpath('DNB')），然后转到DNB目录并运行示例脚本。详细信息请参阅使用条款。

该项目基于 James Hays 教授在 2013 年秋季“场景识别”课程中的演讲内容，利用多种特征提取技术，对包含 15 个类别、每类 100 张图像（共计 1500 张图像）进行分类。项目运行步骤：1. 从 CS143 页面获取框架项目，并将数据文件夹复制到该项目的工作目录中。2. 项目需要 VLFeat 和 Matlab 图像工具箱，安装 VLFeat 后，需将 proj3.m 文件中的 run('~/Documents/MATLAB/vlfeat-0.9.19/toolbox/vl_setup') 行替换为实际路径。3. 运行 proj3.m 文件，项目将对 data/test 目录中的图像进行分类。空间金字塔匹配构建金字塔匹配描述符的第一步是找到图像的筛选描述符，这可以通过 VLFeat 实现。

音乐分类涉及主观流派，随着互联网和多媒体系统的发展，音乐信息检索应用需求增加。本Web应用基于Django框架和Python开发，使用Poly Kernel SVM进行音乐流派分类。安装要求包括Django（1.11）、Scikit-Learn（0.18.1）、Scipy（0.19.0）等。

基于Chen等人的论文“用于域自适应的边缘化堆叠降噪自动编码器”，提供了MATLAB精度检验代码，实现和评估边缘化堆叠降噪自动编码器（mSDA）。代码同时提供了MATLAB和Python实现，后者是对MATLAB版本的严格翻译，并对变量名和注释进行了优化。此外，为了加速高维数据的处理，项目还包含了对该算法的快速近似实现。示例应用展示了mSDA在文档分类中的应用，使用了20个新闻组数据集进行演示。数据预处理过程包括停用词处理和特征选择，详细代码在process_data.py中实现。

选择“排序规则设置”。

本规则用于优化Oracle语句，提高检索速度和语句合理性，减少系统运行时间。