新接口将继承所有父接口中的属性和方法,ID3是一种基于信息熵的决策树分类学习算法,参考资料来源：百度百科-接口参考资料来源：百度百科-抽象类常见决策树分类算法都有哪些在机器学习中,而没有public修饰符的接口则只能被同一个包中的其他类和接口利用,在这篇文章中我们给大家介绍了决策树分类算法的具体内容,在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于决策树分类的算法,接口是由常量和抽象方法组成的特殊类,所以了解决策树中的算法对我们是有很大的帮助的。
什么是接口为什么要定义接口接口与类有和异同
我们把用于完成特定功能的若干属性组织成相对独立的属性集合。这种属性的集合就是接口。定义接口与定义类非常相似。实际上完全可以把接口理解成为一种特殊的类，接口是由常量和抽象方法组成的特殊类。一个类只能由一个父类，但是它可以同时实现若干个接口。这种情况下如果把接口理解成特殊的类，那么这个类利用接口实际上就获得了多个父类，即实现了多重继承。与类定义相仿，声明接口时也需要给出访问控制符，不同的是接口的访问控制符只有public一个。用public修饰的接口是公共接口，可以被所有的类和接口使用，而没有public修饰符的接口则只能被同一个包中的其他类和接口利用。接口也具有继承性。定义一个接口是可以通过extends关键字声明该新接口是某个已经存在的父接口的派生接口，它将继承父接口的所有属性和方法。与类的继承不同的是一个接口可以有一个以上的父接口，它们之间用逗号分隔，形成父接口列表。新接口将继承所有父接口中的属性和方法。
接口和抽象类有什么区别
1、意思不同：
接口（硬件类接口）是指同一计算机不同功能层之间的通信规则称为接口。
抽象类用来表征对问题领域进行分析、设计中得出的抽象概念，是对一系列看上去不同，但是本质上相同的具体概念的抽象。
2、存在情况不同：
接口当中不能存在非抽象的方法。
抽象类当中可以存在非抽象的方法。
3、成员变量不同：
接口中的成员变量默认的都是静态常量（static final）。
抽象类中的成员变量可以被不同的修饰符来修饰。
4、概念不同：
接口是一种行为规范。
抽象类是对象的抽象。
1、抽象类不能直接实例化，并且对抽象类使用 new 运算符会导致编译时错误。虽然一些变量和值在编译时的类型可以是抽象的，但是这样的变量和值必须或者为 null，或者含有对非抽象类的实例的引用。
2、允许（但不要求）抽象类包含抽象成员。
3、抽象类不能被密封。
扩展资料：
接口和抽象类的相似之处：
1、不能实例化。
2、包含未实现的方法声明。
3、派生类必须实现未实现的方法，抽象类是抽象方法，接口则是所有成员（不仅是方法包括其他成员）。
参考资料来源：百度百科-接口
参考资料来源：百度百科-抽象类
常见决策树分类算法都有哪些
在机器学习中，有一个体系叫做决策树，决策树能够解决很多问题。在决策树中，也有很多需要我们去学习的算法，要知道，在决策树中，每一个算法都是实用的算法，所以了解决策树中的算法对我们是有很大的帮助的。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于决策树分类的算法，希望能够帮助大家更好地去理解决策树。1.C4.5算法C4.5算法就是基于ID3算法的改进，这种算法主要包括的内容就是使用信息增益率替换了信息增益下降度作为属性选择的标准；在决策树构造的同时进行剪枝操作；避免了树的过度拟合情况；可以对不完整属性和连续型数据进行处理；使用k交叉验证降低了计算复杂度；针对数据构成形式，提升了算法的普适性等内容，这种算法是一个十分使用的算法。2.CLS算法CLS算法就是最原始的决策树分类算法，基本流程是，从一棵空数出发，不断的从决策表选取属性加入数的生长过程中，直到决策树可以满足分类要求为止。CLS算法存在的主要问题是在新增属性选取时有很大的随机性。3.ID3算法ID3算法就是对CLS算法的最大改进是摒弃了属性选择的随机性，利用信息熵的下降速度作为属性选择的度量。ID3是一种基于信息熵的决策树分类学习算法，以信息增益和信息熵，作为对象分类的衡量标准。ID3算法结构简单、学习能力强、分类速度快适合大规模数据分类。但同时由于信息增益的不稳定性，容易倾向于众数属性导致过度拟合，算法抗干扰能力差。3.1.ID3算法的优缺点ID3算法的优点就是方法简单、计算量小、理论清晰、学习能力较强、比较适用于处理规模较大的学习问题。缺点就是倾向于选择那些属性取值比较多的属性，在实际的应用中往往取值比较多的属性对分类没有太大价值、不能对连续属性进行处理、对噪声数据比较敏感、需计算每一个属性的信息增益值、计算代价较高。3.2.ID3算法的核心思想根据样本子集属性取值的信息增益值的大小来选择决策属性，并根据该属性的不同取值生成决策树的分支，再对子集进行递归调用该方法，当所有子集的数据都只包含于同一个类别时结束。最后，根据生成的决策树模型，对新的、未知类别的数据对象进行分类。在这篇文章中我们给大家介绍了决策树分类算法的具体内容，包括有很多种算法。从中我们不难发现决策树的算法都是经过不不断的改造趋于成熟的。所以说，机器学习的发展在某种程度上就是由于这些算法的进步而来的。
对象数组的类型
类型就是数组数组的意思就是一组数据,就是把几个对象放在一个组里面,用下标来区分举个例子:一个学生是一个对象,一个班有10个学生,那这个班就相当于一个学生数组.在你的图片里Person是一个类型(相当于学生)newPerson就是长度为3(长度为3的意思就是只能装3个Person对象)的用来装Person这个类型的数组