什么是决策树? 决策树是一种基本的分类与回归方法.其主要有点事模型具有可得性,分类速度快.学习时,利用训练数据,根据损失函数最小化原则建立决策树模型:预测时,对新数据,利用决策树模型进行分类. 决策树学习通常包含以下三个步骤: 选择特征 决策树生成 剪枝 决策树的改进路线: ID3--->C4.5--->CART (1)其中ID3是基于信息增益来选择划分属性 (2)C4.5不直接使用增益率来选择划分属性,而是使用了一个启发式:先从候选划分属性中选取信息增益高于平局水平的属性,再从中选择增益率最…

来自OpenCV2.3.1 sample/c/mushroom.cpp 1.首先读入agaricus-lepiota.data的训练样本. 样本中第一项是e或p代表有毒或无毒的标志位:其他是特征,可以把每个样本看做一个特征向量: cvSeqPush( seq, el_ptr );读入序列seq中,每一项都存储一个样本即特征向量: 之后,把特征向量与标志位分别读入CvMat* data与CvMat* reponses中 还有一个CvMat* missing保留丢失位当前小于0位置: 2.训练样本…

Ext.create('Ext.tree.Panel', { title: 'Simple Tree', width: 200, height: 150, store: store, rootVisible: false, //是否显示根节点 lines:false,//是否显示树节点前面的虚线 参考图A,B renderTo: Ext.getBody() });            图片A                           图片B…

前几天由于出行计划没有更博QwQ (其实是因为调试死活调不出来了TAT我好菜啊) 伸展树 伸展树(英语:Splay Tree)是一种二叉查找树,它能在O(log n)内完成插入.查找和删除操作.它是由丹尼尔·斯立特(Daniel Sleator)和罗伯特·塔扬在1985年发明的[1]. 在伸展树上的一般操作都基于伸展操作:假设想要对一个二叉查找树执行一系列的查找操作,为了使整个查找时间更小,被查频率高的那些条目就应当经常处于靠近树根的位置.于是想到设计一个简单方法, 在每次查找之后对树进行调整,…

以前其实学过的但是不会拍扁重构--所以这几天学了一下 \(K-D\ Tree\) 的正确打开姿势. \(K\) 维 \(K-D\ Tree\) 的单次操作最坏时间复杂度为 \(O(k\times n^{1-\frac 1k})\) 1.[Violet]天使玩偶/SJY摆棋子 二维 \(K-D\ Tree\). 不过要暴力重构...我终于会了,但不开 \(O_2\) 过不去... \(Code\ Below:\) // luogu-judger-enable-o2 #include <bits/s…

我终于理解了 \(LCT\)!!!想不到小蒟蒻有一天理解了!!! 1.[模板]Link Cut Tree 存个板子 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn=300000+10; int n,m,a[maxn],ch[maxn][2],fa[maxn],val[maxn],sta[maxn],top; bool rev[maxn]; inline void reverse(int x){ swap(ch[x][0]…

视图(tree\form)中隐藏按钮( 创建.编辑.删除 )create="false" edit="false" delete="false" tree视图中启用编辑editable="top" (新增行在上) 或 editable="bottom" (新增行在下) 代码示例: <record model="ir.ui.view" id="dispatch_produc…

对于这样一类问题: 区间取min,区间求和. N<=100000 要求O(nlogn)级别的算法 直观体会一下,区间取min,还要维护区间和 增加的长度很不好求.... 然鹅, 从前有一个来自杭州天水幼儿园的julao叫九条可怜 他发明了一个线段树的写法, 攻克了这个难题. 说起来很简单: 线段树维护区间最大值,区间严格次大值,和区间最大值出现次数 修改的时候,如果c大于mx,直接return 如果c小于mx而大于cmx,根据最大值的出现次数可以直接修改sum(注意必须是严格大于cmx,否则不能…

直接调用官网的Demo中的方法 , 将json数据存储在同目录下,但是在运行之后树没有出现,用FireBug调试,错误如下 不允许访问json数据,刚开始以为是权限不够,然后又给解决方案所在的文件夹设置权限,但是依然无法访问 最后查找网上的解决方案,最后了解只需要将json数据文件的后缀名改成aspx即可.…

决策树是一种常见的机器学习模型.形象地说,决策树对应着我们直观上做决策的过程:经由一系列判断,得到最终决策.由此,我们引出决策树模型. 一.决策树的基本流程 决策树的跟节点包含全部样例,叶节点则对应决策结果.其它每个节点则对应一个属性测试,每个节点包含的样本集合根据属性测试结果被划分到不同子节点中.决策树学习的目的是,产生一棵泛化能力强,i.e.处理未见示例能力强的决策树. 决策树的基本流程遵循分治策略.基本算法的伪码书中已经给出: 从中看出,决策树是一个递归过程,有三种情形会导致递归返回: 当…