一、决策树 决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，本篇主要讨论用于分类的决策树。 1.决策树模型 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed edge）组成。结点有两种类型：内部结点（internal node）和叶 ...
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2019-01-17 13:57:10
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决策树 概述决策树（Decision Tree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。我们这章节只讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是 if-then 规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件... ...
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2019-01-16 23:22:15
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模式动机 对于树形结构，当容器对象（如文件夹）的某一个方法被调用时，将遍历整个树形结构，寻找也包含这个方法的成员对象（可以是容器对象，也可以是叶子对象，如子文件夹和文件）并调用执行。（递归调用） 由于容器对象和叶子对象在功能上的区别，在使用这些对象的客户端代码中必须有区别地对待容器对象和叶子对象，而 ...
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2019-01-13 19:14:47
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[TOC] 模式意图 介绍模式定义定义之前先介绍一下组合模式的意图。其实就是将对象组合成整体 部分层次的树形结构，客户端调用时，对于调用容器对象或者说组合对象("树枝")和单个对象("树叶")是一致的。 模式定义 组合模式(Composite Pattern)：组合多个对象形成树形结构来表示“整体 ...
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2019-01-13 16:11:48
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1、算法介绍决策树是一种基本的分类和回归方法，决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。决策树的本质是从训练数据集中归纳出一组分类规则。本文主要是对决策树的ID3算法的介绍，后文会介绍C4.5和CART算法。2、算法优缺点优点：计算复杂度不高，结果易于理解，对于中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征。缺点
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2019-01-13 00:25:16
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决策树的部分理解 决策树 是表示基于特征对实例进行分类的树形结构 从给定的训练数据集中，依据特征选择的准则，递归的选择最优划分特征，并根据此特征将训练数据进行分割，使得各子数据集有一个更好的分类的过程 决策树算法的三要素： 特征选择 决策树生成 决策树剪枝（暂时没接触到） 关于决策树生成： 决策树的 ...
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2019-01-08 19:21:28
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一、安装 Centos7.4虚拟机执行以下命令安装：yum install tree 二、基本使用 1.查看帮助信息：tree --help 2.查看root目录下目录结构：#tree 3.查看第N级目录文件：tree -L n 4.重定向到文件 ...
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2019-01-07 10:32:31
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2000年6月，微软公司发布了一种新的编程语言C ，主要由安德斯·海尔斯伯格（Anders Hejlsberg）主持开发，它是第一个面向组件的编程语言，其源码会编译成msil（中间语言）再运行。 & 8195;& 8195;C 是一种安全的、稳定的、简单的、优雅的，由C和C++衍生出来的面向对象的编 ...
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2019-01-04 10:31:40
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题目描述： 风见幽香有一个好朋友叫八云紫，她们经常一起看星星看月亮从诗词歌赋谈到 人生哲学。最近她们灵机一动，打算在幻想乡开一家小店来做生意赚点钱。这样的 想法当然非常好啦，但是她们也发现她们面临着一个问题，那就是店开在哪里，面 向什么样的人群。很神奇的是，幻想乡的地图是一个树形结构，幻想乡一共有 ...
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2019-01-03 00:42:51
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三十二.递归 1.函数自己调用自己 2.官方说明最大深度1000,但跑不到1000,要看解释器, 实测998 3.使?递归来遍历各种树形结构 三十三. 二分法查找 掐头结尾取中间 , 必须是有序序列 1. 2. 3. 4. ...
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2019-01-02 23:35:16
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