CART应用

Python 代码： 在线屏蔽代码：- cartpole_test.py- cartpole_test_bl.py- bicycle_test.py- bicycle_test_bl.py MATLAB 代码： 用于 LQR 验证。依赖项：- SOSTOOLS 3.03- SeDuMi 优化器 基线代码： 依赖项：- Z3 定理证明器

分类与回归树CART算法是数据挖掘技术中重要的算法。依据CART算法理论，采用类型变量求解决策树，并引入优化的分裂函数。然后，利用基于类型变量的论域划分创建二叉树，抽取和筛选预测准则，从而为职能部门决策提供科学而可靠的依据。最后，以贵州师范大学教学与管理中的数据，给出算法的应用实例。

数据挖掘十大经典算法之CART 第十章 CART 本章深入探讨数据挖掘十大经典算法之一：CART。内容基于 The Top 10 Algorithms in Data Mining 教材第十章，以23页的篇幅对CART进行详细阐述，涵盖16个小节，并采用英文讲解。

Cart Pendulum Template for MATLAB - This guide provides an overview of the MATLAB code for simulating the dynamics of a cart-pendulum system using the RDS2020 framework. The primary entry point of the application is main.m, which utilizes various dynamics-related functions through a wrapper. These functions are generated automatically by running derive_equations.m. Important: You must run derive_equations.m before main.m to initialize the required dynamics functions. Workflow: Symbolic Computation: derive_equations.m employs symbolic computation to create the cart-pendulum’s state-space dynamics. It exports this as MATLAB functions (e.g., autogen_drift_vector_field.m and autogen_control_vector_field.m). Controller Design: You can experiment with controller design in main.m. For certain controller types, a middleware layer may be necessary to customize control functionality. Note to Students: This code requires additional setup before it can run. You must complete derive_equations.m where you see TODO lines to finalize certain parts of the code.

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本实验包含以下任务： 给定二叉树后序和中序遍历结果，t- 输出前序遍历结果t- 判断是否为二叉搜索树 计算二叉树的最大宽度 查找二叉树两个节点最近公共祖先

axis([xmin xmax ymin ymax])：设定坐标轴最大、最小值，例如：axis([-2 2 0 5])axis(equal)：将坐标轴设为相等axis on(off)：显示、关闭坐标轴标记axis auto：将坐标轴重置为默认值

在代码中执行或调用函数。