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Author	SHA1	Message	Date
lidapeng	9abe38214b	增加演示结果说明	5 years ago
lidapeng	3920b047ab	增加MODELDATA	5 years ago
lidapeng	6155c099e9	增加随机森林模型获取和注入	5 years ago
lidapeng	a84bd584a8	修改冗余	5 years ago
lidapeng	b5839a4540	增加最低信任度阈值	5 years ago
lidapeng	ee37138818	最小词长度改成1	5 years ago
lidapeng	b57839f3ff	改名	5 years ago
lidapeng	bb83aefdd8	改名	5 years ago
lidapeng	2442f45000	增加中文模型保存	5 years ago
lidapeng	03bab40e30	修改了编码时忘记排重的问题	5 years ago
逐光	a01779d547	add LICENSE.	5 years ago
lidapeng	f0d6b91637	修改说明文档	5 years ago
lidapeng	033c82de29	修改说明文档	5 years ago
lidapeng	ec89e5015d	修改说明文档	5 years ago
lidapeng	b99475b62f	修改说明文档	5 years ago
lidapeng	296971c19d	修改说明文档	5 years ago
lidapeng	bfd9ad9640	修改说明文档	5 years ago
lidapeng	a25165c765	修改说明文档	5 years ago
lidapeng	c074ff0139	修改说明文档	5 years ago
lidapeng	21378d5c50	修改说明文档	5 years ago
lidapeng	57e91d5551	修改说明文档	5 years ago
lidapeng	b39921d698	修改说明文档	5 years ago
lidapeng	f83c0b013f	修改版本号	5 years ago
lidapeng	e0622ccfc3	修改版本号	5 years ago
lidapeng	278983f018	增加语句向后递归	5 years ago
lidapeng	de0ed10dc7	增加垃圾词语分类	5 years ago
lidapeng	395718cd11	修改自然语言语义分析在模版中没有找到对应词汇的BUG	5 years ago
lidapeng	97c5dcd3a8	修改自然语言BUG	5 years ago
lidapeng	4b77887601	添加语言分类器	5 years ago
lidapeng	c94423ace7	增加分词器	5 years ago
lidapeng	8abe63b1fc	添加一个跟节点为空的报错处理	5 years ago
lidapeng	a5d83b6706	添加随机森林	5 years ago
lidapeng	3f36eec0f0	决策树添加检测	5 years ago
lidapeng	aa1f5a24a4	后剪枝添加完成	5 years ago
lidapeng	f5b2b25d91	决策树增加子节点类别ID	5 years ago
lidapeng	57849d8543	决策树生成完毕，还没有做剪枝	5 years ago
lidapeng	63b53a5089	修改决策树	5 years ago
lidapeng	4897a38e68	增加决策树工具包	5 years ago
lidapeng	6a0ba2b7f6	修改说明文档	5 years ago
lidapeng	22dbd34805	模型参数获取和注入BUG 修改完毕	5 years ago
lidapeng	d153925e7b	增加LVQ模型参数和K均值模型参数的注入和获取	5 years ago
lidapeng	481ba07411	增加LVQ模型和K均值模型参数的注入和获取	5 years ago
lidapeng	51bd9dbc7a	增加报错信息	5 years ago
lidapeng	bc9ed128ae	修改position定位的bug完成	5 years ago
lidapeng	f14fb57468	box 边框改成K均值聚类来学习 优化速度	5 years ago
lidapeng	bb91041b42	稍微修正一下说明文档细节	5 years ago
lidapeng	a4312d17de	稍微修正一下说明文档细节	5 years ago
lidapeng	942e651221	修改特征向量量化BUG	5 years ago
lidapeng	f1cf3de0f2	特征向量量化	5 years ago
lidapeng	d8d6a3197c	末尾加了一层池化，减轻矩阵求逆的压力	5 years ago