针对ID3算法存在的一些问题，Quinlan将ID3改进为C4.5算法，该算法成功地解决了ID3算法遇到的诸多问题。
Python与机器学习 C4.5决策树算法
Reply
Share
ID3决策树算法的实现（Python）
ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树。ID3算法起源于概念学习系统（CLS），以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，直到生成的决策树能完美分类训练样例.
决策树的发展 信息熵和ID3
决策树算法是最早的机器学习算法之一。ID3的一个分支是分类回归决策树算法（Classification and Regression Tree,CART）。CART决策树主要用于预测分析。
Python与机器学习 K近邻算法及实现
通过计算向量间的距离衡量相似度来实现分类，就是k-NN(k-Nearest Neighbor)算法，一种基于向量间相似度的分类算法。
二叉树的几种遍历算法及其实现（C/C++）
二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”和“右子树”。二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。这里对二叉树的几种遍历算法做一下整理，供大家学习。
Python与机器学习 贝叶斯算法
朴素贝叶斯分类时一种十分简单的分类算法，称其朴素是因为其思想基础的简单性，对文本分类而言，它认为词袋中的两两词之间的关系是相互独立的，即一个对象的特征向量中每个维度都是相互独立的。
调整数组顺序使奇数位于偶数前面
问题描述：输入一个整数数组，实现一个函数调整该数组中数字的顺序，使得所有的奇数位于数组的前半部分，所有的偶数位于数组的后半部分。
几种从尾到头输出链表的算法比较
链表是一个是一种动态的线性结构，在创建链表时，无需知道链表的长度，每插入一个结点时，动态地为其分配内存，在输出链表时（单向链表），一般可沿着头指针逐步遍历所有节点，然而，要从尾到头遍历链表，可有以下几种思路：
那些年，我们一起写过的快排
在几种常用的排序算法中，快速排序总体的平均效率是最优的，这里对快速排序给出C++版的代码，希望大家相互学习。
Python与机器学习基础 之数据可视化
机器学习中常常会用到大量的数据表，对数据进行可视化有助于对数据进行分析，这里主要介绍几种常用的数据可视化方向，包括表等线性结构、图等网络结构的可视化方法。