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基于sklearn中的决策树函数和上述的训练与测试集，搜索探究最优（准确率最高）的最大深度设定（取值范围1到10）和叶子节点最小样本数(取值范围1到10)设定，给出两个参数的最优值及它们对应的准确率。注意：两个参数同时最优，而不是固定一个参数的情况下另外一个达到最优。（432点数解答 | 2024-11-26 21:27:00）
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基于sklearn中的决策树函数，改用信息增益作为特征选择标准，并且限制树最大深度不超过3，获得最终的决策树，并如上面的示例进行解释。提示：与课本上生成的图4.8的决策树不一样，主要是这里对所有的特征都进行了数值变换，都转换成了0,1,2之类的数字。（290点数解答 | 2024-11-26 21:23:29）
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python写代码：定义一个函数，输入为label，包含所有样本的0，1标签，类似于上面的数据集例子，返回信息熵的值。另外，计算所有色泽为浅白的样本对应标签的信息熵，要求过程中调用上面自己编写的计算信息熵的函数（359点数解答 | 2024-11-26 21:18:12）
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免费海报设计网站（65点数解答 | 2024-11-26 21:10:12）
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用python写康威生命游戏（1177点数解答 | 2024-11-26 20:59:20）
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易语言编写链接服务器的注册登录软件（266点数解答 | 2024-11-26 20:15:35）
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c语言编写注册登录软件（530点数解答 | 2024-11-26 20:14:31）
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编写注册登录软件（361点数解答 | 2024-11-26 20:13:46）
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写c冒泡排序算法（409点数解答 | 2024-11-26 20:13:28）
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c语言人事管理系统链表一千行（892点数解答 | 2024-11-26 20:12:52）
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c语言vs人事管理系统一千行以上（315点数解答 | 2024-11-26 20:11:25）
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帮我用gee写代码，数据：1、连续三年的landsat逐月的数据（如针对2020年，则数据为2019.01-2021.12），完成去云；2、已有的研究区范围。 计算研究区范围内每个像素的landsat3年逐月的ndvi和mndwi指数，再针对ndvi和mndwi三年的时间序列数据分布按公式p(t)=a+bt+ccos(2π/t·t)+dsin(2π/t·t)，t是julian date, t是365, 进行逐像素重建，每个像素分别得到ndvi和mndwi对应参数a、b、c、d、difference（最大值和最小值的差异）、mean(平均值)，然后再去计算fndvi =(cndvi-dndvi + 1)x(meanndvi + 1)/differencendvi;fmndwi =(cmndwi-dmndwi+ 1)x(meanmndwi + 1)/differencemndwi;pwtmi= fndvi x fmndwi 其中cndvi代表ndvi时间序列中的参数c，cmndwi为mndwi时间序列中的参数c其他同理 保证代码在gee中能直接运行（1616点数解答 | 2024-11-26 19:55:20）
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