全盤繼承演算法

㈠ 代位遺產繼承問題

PS：
1、呵呵，樓主很仔細呢，接受你的批評，應是5個子女＋老六的子女來代位繼承。仔細看了看，不僅有這個問題，還有一些關鍵的地方有錯字，可能會影響理解，打字太匆忙了，見諒，現在重新修改，請查看，修改部分我已標明。

2、「還有繼承法不是 身故方財產的1/2由配偶承擔 然後剩餘的1/2由 配偶 子女 父母 承擔嗎? 」：你這說法不準確：
（1）不是「身故方財產的1/2由配偶承擔」：而是身故方的財產應全部作為身故方的遺產，身故方的遺產由配偶、父母、子女共同繼承。
（2）身故方的遺產包括：身故方的夫妻共同財產的一半＋身故方的個人財產（個人財產包括身故方的婚前個人財產＋婚後財產中約定或法定為身故方個人所有的財產）。

3、「你下面說的是 夫妻共同財產的一般 有配偶 子女 父母 均分」：
（1）我沒說過「 夫妻共同財產的【一般 】有配偶 子女 父母 均分」呀，應是：夫妻共同財產的【一半】由配偶、子女、父母均分，另一半是屬於配偶的個人財產。我這樣說是有法律依據的，你可以看看《婚姻法》中第17－19條的規定。

4、如果還有問題，歡迎繼續探討。

1、「老六平時沒有對父母進行過贍養義務(問:這方面如何舉證他沒有進行贍養) 」：
（1）可以是老六媳婦或孩子的承認（承認可以是書面的、也可以是事先承認的錄音、最好是法庭上的當庭承認）、鄰居或親友的證言（親友的證言效力不如鄰里證言）或錄音、村委會的證明等等。

（2）不知你要這證明有何目的：剝奪老六子女的繼承權？僅憑「不贍養」是不可能的。作用只能是：老六有贍養條件卻不盡贍養義務的，應當少分或不分給遺產。

2、「按照繼承法 老六去世後 他的財產將由父母 子女 配合為第一順位繼承人 」：
（1）不錯，老六的繼承人有：老六媳婦、老六子女、你爺爺奶奶。
（2）在老六沒有遺囑的情況下：老六的遺產由以上人員共同繼承，一般是均分。
（3）老六的遺產包括：老六結婚前就有的婚前個人財產+結婚後取得的夫妻共同財產的一半。
（4）老六去世時起：繼承就已經發生，如果當時沒有分割遺產，繼承人有權在2年內請求遺產分割；如果不知道自己的權利被侵害：最長可在20年內請求分割遺產。

3、「那麼現在老六的子女要求作為代位繼承人 繼承我爺爺奶奶的遺產.問遺產分配比例是多少? 」：
（1）老六的子女要求代位繼承是合法的。
（2）老六的子女可以要求代位繼承爺爺、奶奶的遺產。
（3）分配方法是：爺爺奶奶夫妻共同財產的一半（包括爺爺奶奶從老六遺產中繼承來的部分，如果此前老六的遺產沒有分割，這次可一並計算分割後再繼承爺爺奶奶的遺產）由【5個】子女+奶奶+老六的子女共同繼承（一般均分，如果有老六不贍養的證據，應少分或不分給老六，少分或不分的比例由親友協商，協商不成起訴到法院時，法官會根據老六不贍養的情況來酌情確定）；
奶奶去世後：奶奶的遺產由【5個】子女+老六的子女共同繼承（一般均分）。
（4）至於你要的遺產分配比例：由於不知道老六有幾個子女、也不清楚老六不盡贍養義務的情況，無法確定具體比例。

4、「注意: 老六是先與父母去世的 然後是父去世 再是母去世.並且老六的遺產還沒有分配給他的父母」：已經考慮進去了。

5、 「我這里算下來的計算公式是 按照繼承法 老六的遺產1/2是他的配偶 其餘的1/2是由他的子女父母繼承.」：演算法錯誤：
（1）「老六的遺產1/2是他的配偶」沒有錯【修改：這句話也是錯的，應是：不是「老六的遺產」1/2是他的配偶，而是：老六的遺產全部是遺產，他配偶和老六的父子女共同繼承，但是：老六的遺產只＝他們夫妻共同財產的一半＋他的個人財產。你的意思應是：老六死亡後，老六家的財產一半是老六妻子的吧？你應注意：老六家的財產先分出一半歸他妻子，剩下的一半才是老六的遺產、由老六的妻子、子女、父母共同繼承】。
（2）但剩餘部分：應由老六的配偶+他的子女、父母繼承，你需要注意的是：老六的配偶對老六的遺產也有繼承權。而不是老六的遺產只由父母、子女繼承。

6、「老六的1/4遺產+父母的遺產)/6 = 老六的代位繼承人應所得的份額 」：
（1）這計算公式肯定不對：因為老六遺產還有其妻子繼承的份額，你沒有計算進去。
（2）而且不應是「老六的1/4遺產」，你這公式的意思，應是老六夫妻財產的1/4
（3）假設老六隻有一個子女：老六去世時夫妻共同財產的1/8（老六去世時夫妻共同財產的一半由妻子、子女、父母共同繼承）【他沒有婚前個人財產嗎？如果老六有婚前個人財產，婚前個人財產＋老六夫妻共同財產的一半＝遺產】+爺爺去世時爺爺奶奶財產的 1/14（爺爺奶奶共同財產的一半，由【5個】子女+奶奶+老六子女共同繼承）+奶奶遺產的1/6= 老六的代位繼承人應所得的份額。（註：奶奶的遺產有：她和爺爺共同從老六那兒繼承來的遺產的一半+她和爺爺夫妻共同財產的一半+她從爺爺那兒繼承的份額）。

7、「還有就是別忘了回答 那些可以證明他對父母沒有進到贍養義務或遺棄父母(直系親屬的相互作證可以嗎? 或者其他方面)」：
（1）哪些可以證明：已經回答，見1。
（2）直系親屬的作證可以，但證明效力較低：畢竟是有利害關系。應當再找到其他證據，尤其是村委會的證據。

㈡ 請問什麼是遺傳演算法，並給兩個例子

遺傳演算法(Genetic Algorithm, GA)是近幾年發展起來的一種嶄新的全局優化演算法，它借
用了生物遺傳學的觀點，通過自然選擇、遺傳、變異等作用機制，實現各個個體的適應性
的提高。這一點體現了自然界中"物競天擇、適者生存"進化過程。1962年Holland教授首次
提出了GA演算法的思想，從而吸引了大批的研究者，迅速推廣到優化、搜索、機器學習等方
面，並奠定了堅實的理論基礎。 用遺傳演算法解決問題時，首先要對待解決問題的模型結構
和參數進行編碼，一般用字元串表示，這個過程就將問題符號化、離散化了。也有在連續
空間定義的GA(Genetic Algorithm in Continuous Space, GACS)，暫不討論。

一個串列運算的遺傳演算法(Seguential Genetic Algoritm, SGA)按如下過程進行：

(1) 對待解決問題進行編碼；
(2) 隨機初始化群體X(0):=(x1, x2, … xn)；
(3) 對當前群體X(t)中每個個體xi計算其適應度F(xi)，適應度表示了該個體的性能好
壞；
(4) 應用選擇運算元產生中間代Xr(t)；
(5) 對Xr(t)應用其它的運算元，產生新一代群體X(t+1)，這些運算元的目的在於擴展有限
個體的覆蓋面，體現全局搜索的思想；
(6) t:=t+1；如果不滿足終止條件繼續(3)。
GA中最常用的運算元有如下幾種：
(1) 選擇運算元(selection/reproction): 選擇運算元從群體中按某一概率成對選擇個
體，某個體xi被選擇的概率Pi與其適應度值成正比。最通常的實現方法是輪盤賭(roulett
e wheel)模型。
(2) 交叉運算元(Crossover): 交叉運算元將被選中的兩個個體的基因鏈按概率pc進行交叉
，生成兩個新的個體，交叉位置是隨機的。其中Pc是一個系統參數。
(3) 變異運算元(Mutation): 變異運算元將新個體的基因鏈的各位按概率pm進行變異，對
二值基因鏈(0,1編碼)來說即是取反。
上述各種運算元的實現是多種多樣的，而且許多新的運算元正在不斷地提出，以改進GA的
某些性能。系統參數(個體數n,基因鏈長度l,交叉概率Pc,變異概率Pm等)對演算法的收斂速度
及結果有很大的影響，應視具體問題選取不同的值。
GA的程序設計應考慮到通用性，而且要有較強的適應新的運算元的能力。OOP中的類的繼
承為我們提供了這一可能。
定義兩個基本結構：基因(ALLELE)和個體(INDIVIDUAL)，以個體的集合作為群體類TP
opulation的數據成員，而TSGA類則由群體派生出來，定義GA的基本操作。對任一個應用實
例，可以在TSGA類上派生，並定義新的操作。

TPopulation類包含兩個重要過程：
FillFitness: 評價函數，對每個個體進行解碼(decode)並計算出其適應度值，具體操
作在用戶類中實現。
Statistic: 對當前群體進行統計，如求總適應度sumfitness、平均適應度average、最好
個體fmax、最壞個體fmin等。

TSGA類在TPopulation類的基礎上派生，以GA的系統參數為構造函數的參數，它有4個
重要的成員函數：
Select: 選擇運算元，基本的選擇策略採用輪盤賭模型（如圖2）。輪盤經任意旋轉停止
後指針所指向區域被選中，所以fi值大的被選中的概率就大。
Crossover: 交叉運算元，以概率Pc在兩基因鏈上的隨機位置交換子串。
Mutation: 變異運算元，以概率Pm對基因鏈上每一個基因進行隨機干擾(取反)。
Generate: 產生下代，包括了評價、統計、選擇、交叉、變異等全部過程，每運行一
次，產生新的一代。

SGA的結構及類定義如下(用C++編寫)：
[code] typedef char ALLELE; // 基因類型
typedef struct{
ALLELE *chrom;
float fitness; // fitness of Chromosome
}INDIVIDUAL; // 個體定義

class TPopulation{ // 群體類定義
public:
int size; // Size of population: n
int lchrom; // Length of chromosome: l
float sumfitness, average;

INDIVIDUAL *fmin, *fmax;
INDIVIDUAL *pop;

TPopulation(int popsize, int strlength);
~TPopulation();
inline INDIVIDUAL &Indivial(int i){ return pop[i];};
void FillFitness(); // 評價函數
virtual void Statistics(); // 統計函數
};

class TSGA : public TPopulation{ // TSGA類派生於群體類
public:
float pcross; // Probability of Crossover
float pmutation; // Probability of Mutation
int gen; // Counter of generation

TSGA(int size, int strlength, float pm=0.03, float pc=0.6):
TPopulation(size, strlength)
{gen=0; pcross=pc; pmutation=pm; } ;
virtual INDIVIDUAL& Select();
virtual void Crossover(INDIVIDUAL &parent1, INDIVIDUAL &parent2,
INDIVIDUAL &child1, INDIVIDUAL &child2);
&child1, INDIVIDUAL &child2);
virtual ALLELE Mutation(ALLELE alleleval);
virtual void Generate(); // 產生新的一代
};
用戶GA類定義如下：
class TSGAfit : public TSGA{
public:
TSGAfit(int size,float pm=0.0333,float pc=0.6)
:TSGA(size,24,pm,pc){};
void print();
}; [/code]

由於GA是一個概率過程，所以每次迭代的情況是不一樣的；系統參數不同，迭代情況
也不同。在實驗中參數一般選取如下：個體數n=50-200，變異概率Pm=0.03, 交叉概率Pc=
0.6。變異概率太大，會導致不穩定。

參考文獻
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troller Design and Tuning", IEEE Trans. S. M. C, Vol.23, NO.5, PP1330-13
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㈢ 如何提高課堂教學的有效性

課程改革活躍了我們的課堂，新的理念、新的課標、新的教材、新的教法，使教師充滿激情，學生充滿活力，課堂教學變得更為精彩。但在一些「熱鬧」的課堂之後，冷靜下來，反思那些已經被廣大教師認同並積極採用的新的教學方法，比如情境設置、動手實踐、主動探究、合作學習、演算法多樣化等，感到我們在理解新課程、新理念上還有誤區。有些教師過於追求課堂教學改革的形式，而忽略了數學教學的基本出發點，丟掉了教學方法中的一些優秀傳統，失去了課堂教學的「有效性」。
小學數學課程標准指出，數學教學的基本出發點是促進學生全面、持續、和諧地發展。要在有限的教學時間里讓學生得到充分發展。因此，如何提高課堂教學的「有效性」，在當前課程改革中必須引起我們的足夠重視。
教學的有效性包括三種含義：有效果，指對教學活動結果與預期教學目標的吻合程度的評價，教學效果是指每一節課的教學質量；有效率，教學效率=有效教學時間/實際教學時間×100%，就是指單位時間內所完成的教學工作量；有效益，指教學活動的收益、教學活動價值的實現。
如何提高課堂教學的「有效性」呢？在經歷了三年的課改之後，反思我們的做法和效果，越加感到對新理念、新課標、新教材、新教法應該有個科學的、理性的、切實的理解。
一、怎樣理解「演算法多樣化」「一題多解」和「演算法最優化」
現代教育的基本理念是「以學生的發展為本」，既要面向全體，又要尊重差異。在數學教學中，教師要促進學生的全面發展，就要尊重學生的個性，不搞一刀切，要創造促進每個學生得到長足發展的數學教育。因此，針對過去計算教學中往往只有一種演算法的弊端，在新課程中提出了「演算法多樣化」。
比如人教版小學數學實驗教材一年級下冊「20以內退位減法」，教材提示了用「破十法」「想加算減 」「點數」「連續減」等方法都可以。因此這些演算法對一年級學生而言，很難說孰優孰劣，學生完全可以按自己的經驗採用和選擇不同的方法進行計算，教師不對各種演算法進行評價，要尊重學生自主的選擇，保護學生自主發現的積極性，提倡和鼓勵演算法多樣化。
「一題多解」與「演算法多樣化」是有區別的。一般來說「一題多解」是面向個體，尤其是中等以上水平的學生，遇到同一道題可有多種思路多種解法，目的是發展學生思維的靈活性。而「演算法多樣化」是面向群體，每人可以用自己最喜歡或最能理解的一種演算法，同時在演算法多樣化時，通過交流、評價可以吸取別人的優勢或改變自己原有的演算法。因此，在教學中不應要求學生對同一題說出幾種演算法，減輕學生不必要的負擔。
但是數學是講究「最優化」的，數學中「演算法最優化」的含義是要求尋找最簡捷、最容易、速度快的方法。這一點，教師在課堂教學中要十分明確，要負責任地引導學生去比較、去評價，並使學生掌握那些公認的最佳的、最優的、最基本的演算法。曾經看到一些計算課，討論一道計算題，出現了十多種演算法，教師還一個勁地催問：還有什麼方法？佔用了大量的課堂教學時間，直到臨下課時才說：可以用自己喜歡的方法計算。結果班級一些思維慢的學生搞得眼花繚亂、無所適從，最終也不知道哪個方法最好。這種教學效益是不是太低了？
二、怎樣擺正「情境設置」與「教學內容」、教學「有效性」的位置
在新課程的課堂上，我們看到一些教師為「情境設置」花了很多工夫，的確使課堂活躍了許多、精彩了許多。但是某些課堂在這一環節上教師花費了過多的時間與精力，卻偏離了課堂教學內容，丟失了課堂教學高效率性。
在課改中，我們應當提倡什麼樣的「情境設置」？「情境設置」的作用是什麼？這是我們必須要明確的。新課程中所倡導的「情境設置」的作用有：其一，提供富有兒童情趣的素材和活動，激起學生的興趣，調動學生的積極性；其二，提供學生熟悉的問題情景或認知矛盾，引起學生關注的興趣和探究熱情，並體會數學源於生活、用於生活；其三，情境不僅是導入，而是相關學習活動的認知基礎。
數學是抽象的，但是對兒童來說，他們往往會用自己的生活經驗來「解讀」數學現象。比如，人教版小學數學三年級下冊「小數的初步認識」，這是學生第一次接觸小數。為了降低對小數抽象性理解的難度，教材創設兒童熟悉的情境：商店的商品價格。在情境中讓學生利用已有的關於元角分的知識來感悟小數的含義、小數的加減法，學生學起來親切、有趣、易懂。這種情境是學生學習小數的認知基礎，也是效果好、效率高的一種教學方法。
同樣是「小數的初步認識」這節課，一位教師這樣創設情境：我們來到數字王國，數字1，2，3踢皮球，一會兒是1跑在前面：1.23，一會兒是2跑在前面：2.13，……有近10分鍾的時間停留在數學王國的情境渲染中，才說：這就是小數。浪費了很多教學時間，學生對小數的意義還沒理解。這種情境設置是不是降低了課堂教學的效率？
三、怎樣看待「動手實踐」「自主探索」「合作學習」等學習方式
課程標准指出：「學生的數學學習活動應當是一個生動活潑的、主動的和富有個性的過程。」「動手實踐、自主探索與合作交流是學生學習數學的重要方式。」人教版小學數學實驗教材在編寫中很注重學習方式的培養，注意在學生認真聽講、課堂練習的同時，創造更多的機會讓學生去親自探索、操作實踐、與同學交流和分享探索的結果，從而更好地了解數學的基本知識、形成基本技能、掌握數學方法。
「動手實踐」「合作學習」都不能滿足於學生表面上的「熱熱鬧鬧」的操作和參與，而應關注學生究竟在做什麼，他們的動手實踐產生了怎樣的實際效果，是否引起並發展了學生的數學思維，在鼓勵學生自主探究的同時，教師怎樣發揮指導作用，教師指導的最佳介入時期在哪，學生自主探究的知識基礎和經驗支持是什麼。
但是在某些課堂上曾經看到的「動手實踐」「自主探索」「合作學習」等學習方式往往是只有形式，沒有內容。比如，二年級下冊「用2—6的乘法口訣求商」一課，例1，小猴分桃，計算12÷3=？提問了幾個學生，都已用平均分和乘法口訣算出，教師又說：分組討論，用小棒分一分。這時學生對已經會做的題目失去了探究的興趣，多數都在玩小棒。這種合作學習、自主探究就有些太形式化了。這種形式化，浪費了有效的教學時間，也失去了教學活動的價值和意義，怎能體現課堂教學的「有效性」？
四、怎樣繼承和發展中國數學教學的優秀傳統
教育改革、課程改革已是一種世界趨勢，世界各國的教育專家們都在研究教育。但是課程改革是教育的不斷創新，不是忽左忽右的運動。因此，我們要以平常心態冷靜地看待課改，課程改革不是對傳統教學的全盤否定，而是要繼承和發展優秀的教學傳統。比如「學生預習」就是一種很好的傳統的教學方法。預習之前可以給出問題提綱，引導學生積極思考；或者提出問題：預習之後，你們知道了什麼？培養學生閱讀、分析、整理資料的能力。
這是「圓的認識」（人教版六年級上冊）的課堂教學片段，教師安排學生課前預習，並給出問題提綱：
1.半徑、直徑都有哪些特徵？
2.怎樣驗證這些特徵？
3.怎樣尋找一個圓的圓心？
學生認真閱讀教材，自主探究。
師：一個圓有多少條半徑、直徑？為什麼？
生1：將圓形紙片反復對折，可以得到無數條直徑，所以圓有無數條直徑，並且所有直徑都相等。
生2：圓上有無數個點，每一點與圓心的連線都是圓的半徑，半徑就有無數條。
師：怎樣找圓心？
生：將圓片按不同方向對折，摺痕的交點就是圓心。
師：黑板上的圓，不能對折，怎樣找圓心？
生1：在圓內做一個頂點在圓上的長方形，長方形對角線的交點就是圓心。
生2：用直角板在圓上做一個直角三角形，斜邊的中心就是圓心。
生3：我看見家裡裝修時，師傅對牆上的圓找圓心，是先用水平尺找到圓上的最高點，再在最高點上用「線墜」找直徑，之後確定圓心。
生4：連接圓上兩點得到線段，在這個線段的中點做垂線得到直徑，直徑的中心就是圓心。
教師精心設計的問題步步深入，激活了學生的思維，課堂氣氛熱烈，學生也學到了很多知識。這堂課很充實，是一節效果好、效率高的好課。
其實，通俗地說，課堂教學的「有效性」，就是在有效的教學時間內體現出的教學效果和教學效率。教學要講求效率，教學方法要講求效果。面對新課改，教師要盡最大可能採用效果最好、效率最高的教學方法，讓課堂的每一分鍾都體現出價值。

㈣ 遺產繼承計算問題

（1）哈圖的爸爸的2萬元遺產，是夫妻共同財產。哈圖的爸爸和哈圖的媽媽各1萬元。
（2）哈圖的爸爸的1萬元遺產應該按照第一順序繼承人：哈圖的媽媽、哈圖、哈桑各得1/3萬元。
（3）哈圖的3萬元遺產，是夫妻共同財產。哈圖和他的妻子各1.5萬元。
（4）對於哈圖的1.5萬元遺產應該按照第一順序繼承人：哈圖的妻子、兒子和媽媽各得1/2萬元。
（5）哈圖的兒子巴特的遺產1/2萬元，由他的第一順序繼承人：哈圖的妻子得1/2萬元。
（6）這樣哈圖的母親的遺產：包括她自己的1萬元和她繼承的丈夫的1/3萬元以及繼承的兒子的1/2萬元。共有11/6萬元，由她的繼承人哈桑和她的兒媳各得11/12萬元。
哈圖的妻子和哈桑所得的錢數加起來就是得數。不知對否？

希望我的答案可以給您帶來幫助！還需要什麼幫助可以直接加我好友！！

㈤ 關於繼承房屋稅費演算法有誤！

繼承房產要交多少稅?大家都知道稅收和我們的生活有著密切的關系，無論是(買衣服、買車，亦或者是買房)，都牽扯上稅，繼承房產也不例外。1、印花稅，包括合同印花稅和權證印花稅。合同印花稅：根據印花稅稅目稅率表，產權轉移書據按所載金額萬分之五貼花。例如，一套100萬的房子需要辦理繼承過戶，要承擔100萬×0.05%=500元的合同印花稅;權證印花稅：每本5元。2、契稅。根據相關規定，法定繼承人繼承房地產，免交納契稅;對非法定繼承人過戶房產，需要繳納契稅，稅率1.5%。3、繼承人不管是第幾位都是不用向稅務部門繳納任何稅費的，也可以說是一個更名手續，只有工本費。如果進行買賣，繳納的稅費要高出一半左右，因為只是繳納的個人所得稅有房屋總價的20%之多。4、房產證已過2年，可免徵;房產證未過2年，估價×5.6%，總結起來的話，繼承的話，需要辦理繼承協議公證，需要交納公證費，過戶時繳納房產評估費，契稅和印花稅以及工本手續費等費用。法律依據：《中華人民共和國繼承法》房產繼承稅費是指稅務機關徵收的，把被繼承人所遺的房產轉歸繼承人的行為活動中產生的相關稅費。

㈥ Python中類繼承問題

Python新式類採用MRO演算法處理繼承關系，當調用c.say()方法時首先查找C類中是否定義了say()方法，若沒有繼續查找B類中是否定義了say()方法，找到B類中定義有say()方法，因此使用B類的say()方法。

㈦ 數據挖掘中的經典演算法

大家都知道，數據挖掘中有很多的演算法，不同的演算法有著不同的優勢，它們在數據挖掘領域都產生了極為深遠的影響。那麼大家知道不知知道數據挖掘中的經典演算法都有哪些呢？在這篇文章中我們就給大家介紹數據挖掘中三個經典的演算法，希望這篇文章能夠更好的幫助大家。
1.K-Means演算法
K-means algorithm演算法是一個聚類演算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k大於n。它與處理混合正態分布的最大期望演算法很相似，因為他們都試圖找到數據中自然聚類的中心。它假設對象屬性來自於空間向量，並且目標是使各個群組內部的均方誤差總和最小。這種演算法在數據挖掘中是十分常見的演算法。
2.支持向量機
而Support vector machines就是支持向量機，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監督式學習的方法，這種方法廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。支持向量機將向量映射到一個更高維的空間里，在這個空間里建立有一個最大間隔超平面。在分開數據的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。分隔超平面使兩個平行超平面的距離最大化。假定平行超平面間的距離或差距越大，分類器的總誤差越小。這些優點也就成就了這種演算法。

3.C4.5演算法
然後我們給大家說一下C4.5演算法，C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法. C4.5演算法繼承了ID3演算法的優點，並對ID3演算法進行了改進，這種改進具體體現在四個方面，第一就是在樹構造過程中進行剪枝，第二就是能夠完成對連續屬性的離散化處理，第三就是用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足，第四就是能夠對不完整數據進行處理。那麼這種演算法的優點是什麼呢？優點就是產生的分類規則易於理解，准確率較高。其缺點是：在構造樹的過程中，需要對數據集進行多次的順序掃描和排序，因而導致演算法的低效。
相信大家看了這篇文章以後對The k-means algorithm演算法、Support vector machines、C4.5演算法有了比較是深刻的了解，其實這三種演算法那都是十分重要的演算法，能夠幫助數據挖掘解決更多的問題。大家在學習數據挖掘的時候一定要注意好這些問題。

㈧ Java中 介面(interface) 繼承(extends) 類(class)的問題

extends可以理解為全盤繼承了父類的功能
implements可以理解為為這個類附加一些額外的功能
舉個例子，animal是一個父類，cat，dog，bird，insect都extends了animal，
但是cat，dog，bird還可以implements比如run，shout這些interface，bird，insect可以implements比如fly這些interface

㈨ 1stopt的優化演算法

* Levenberg-Marquardt法 (LM)+ 通用全局優化演算法(Universal Global Optimization - UGO)
* Quasi-Newton法 (BFGS)+ 通用全局優化演算法(Universal Global Optimization - UGO)
* 遺傳演算法 (Genetic Algorithms - GA)
* 摸擬退火 (Simulated Annealing - SA)
* 下山単體法 (Simplex Method - SM)+ 通用全局優化演算法(Universal Global Optimization - UGO)
* 離子群法 (Particle Swarm Optimization - PSO)
* 最大繼承法 (Max Inherit Optimization - MIO)
* 差分進化法 (Differential Evolution - DE)
* 自組織群移法 (Self-Organizing Migrating Algorithms - SOMA)
* 共扼梯度法 (Conjugate-Gradient Method - CGM) + 通用全局優化演算法(Universal Global Optimization - UGO)
* 包維爾法 (Powell Optimization - PO)+ 通用全局優化演算法(Universal Global Optimization - UGO)
* 禁忌搜索法 (Tabu Search - TS)
* 單純線性規劃法 (Simplex Linear Programming)