1.函数 view(t)%画出决策树 prune %剪枝决策树 t2=prune(t,'level','level'/'node')%level:0 不剪枝 1 剪掉最后一层 2 最后两层%node: 剪掉第node个分支后的所有 eval %预测yfit=eval(t,x)[yfit,nodes,cnum]=eval(t,x)% x预测样本 yfit 预测结果 nodes 返回样本所处节点位置% cnum 返回约车类别 2.示例 load fisheriris t=classregtree(m

原文作者:aircraft 原文地址:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9115788.html 看到深度学习里面的教学动不动就是拿MNIST数据集,或者是IMGPACK数据集来教学,这些都是已经制作好的数据集,我们大家肯定都很疑惑怎么制作自己的数据集呢? 接下来我就自己制作了一个数据集,图片3600张,每张的高宽分别为240-320 获取根目录下所有子文件夹: PathRoot = 'F:\process\master\100'; list = dir(PathR

做图像处理实验,经常需要遍历当前文件下所有图片.matlab当然很早就考虑了这个问题,库函数dir就是完成这个工作的.函数返回的是一个存放所有目录下文件信息的结构体,通过遍历结构体就可以达到访问所有文件的目的了.具体实现见下面程序: imgPath = 'E:/imageData/'; % 图像库路径imgDir = dir([imgPath '*.jpg']); % 遍历所有jpg格式文件for i = 1:length(imgDir) % 遍历结构体就可以一一处理图片了 img = imre

先给出函数 function [ files ] = scanDir( root_dir ) files={}; if root_dir(end)~='/' root_dir=[root_dir,'/']; end fileList=dir(root_dir); %扩展名 n=length(fileList); cntpic=0; for i=1:n if strcmp(fileList(i).name,'.')==1||strcmp(fileList(i).name,'..')==1 cont

2014 TKDE(IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering) 张敏灵,周志华 简单介绍 传统监督学习主要是单标签学习,而现实生活中目标样本往往比较复杂,具有多个语义,含有多个标签.本综述主要介绍了多标签学习的一些相关内容,包括相关定义,评价指标,8个多标签学习算法,相关的其它任务. 论文大纲 相关定义:学习任务,三种策略 评价指标:基于样本的评价指标,基于标签的评价指标 学习算法:介绍了8个有代表性的算法,4个基于问题转化的算法和4

1. python 使用 os.listdir:Python Tricks(九)-- 递归遍历目录下所有文件 使用 os.walk: os.walk返回的是生成器(Generator),需迭代访问: 进一步,生成器中的单个元素是dirpath, dirnames, filenames构成的 3 元组, 2. matlab 子文件夹的遍历:MATLAB遍历子文件夹及其下文件

人工智能课的实验. 数据结构:多叉树 这个实验我写了好久,开始的时候从数据的读入和表示入手,写到递归建树的部分时遇到了瓶颈,更新样例集和属性集的办法过于繁琐: 于是参考网上的代码后重新写,建立决策树类,把属性集.样例集作为数据成员加入类中,并设立访问数组,这样每次更新属性集.样例集时只是标记访问数组的对应元素即可,不必实际拷贝. 主函数: #include "Decision_tree.h" using namespace std; int main() { int num_attr,

0. 算法概述 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法.决策树模型呈树形结构(二分类思想的算法模型往往都是树形结构) 0x1:决策树模型的不同角度理解 在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,它可以被看作是if-then的规则集合:也可以被认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布 1. if-then规则集合 决策树的属性结构其实对应着一个规则集合:由决策树的根节点到叶节点的每条路径构成的规则组成:路径上的内部特征对应着if条件,叶节点对应着then结论. 决

内容学习于 ApacheCN github 定义: 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)和叶结点(leaf node).内部结点表示一个特征或属性(features),叶结点表示一个类(labels). 用决策树对需要测试的实例进行分类:从根节点开始,对实例的某一特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到其子结点:这时,每一个子结点对应着该特征的一个取值.如此递归

决策树(Decision tree) 决策树是以实例为基础的归纳学习算法.     它从一组无次序.无规则的元组中推理出决策树表示形式的分类规则.它采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部结点进行属性值的比较,并根据不同的属性值从 该结点向下分支,叶结点是要学习划分的类.从根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则,整个决策树就对应着一组析取表达式规则.1986年 Quinlan提出了著名的ID3算法.在ID3算法的基础上,1993年Quinlan又提出了C4.5算法.为了适应处理大规模数据集的需要

决策树 实验集数据: #coding:utf8 #关键词:决策树(desision tree).特征选择.信息增益(information gain).香农熵.熵(entropy).经验熵(H(D)).节点(node).有向边(directed edge).根节点(root node).叶节点(leaf node).判断模块(decision block).终止模块(terminating block).分支(branch).最优特征. import requests import reques

声明: 1,本篇为个人对<2012.李航.统计学习方法.pdf>的学习总结.不得用作商用,欢迎转载,但请注明出处(即:本帖地址). 2,因为本人在学习初始时有非常多数学知识都已忘记.所以为了弄懂当中的内容查阅了非常多资料,所以里面应该会有引用其它帖子的小部分内容.假设原作者看到能够私信我.我会将您的帖子的地址付到以下. 3,假设有内容错误或不准确欢迎大家指正. 4,假设能帮到你,那真是太好了. 介绍 CART是在给定输入变量X条件下,输出随机变量Y的条件概率分布的学习方法. CART如果决策树

用matlab画如下图的二叉树. 先按树的先序遍历把结点编号,如下图所示. treeplot函数的序列用如下方法得到.从根结点开始先序遍历,依次写下父结点的编号,设根结点的父结点为0.按先序遍历,根结点的下个结点为2,而结点2的父结点是1,序列变为[0 1].继续先序遍历,下个结点为3,结点3的父结点为2,所以序列变为[0 1 2].继续先序遍历,下个结点为4,结点4的父结点为2,所以序列变为[0 1 2 2].继续先序遍历,下个结点为5,结点5的父结点为1,所以序列变为[0 1 2 2 1].

XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源项目,前文提到XGBoost是GBDT的一种提升和变异形式,其本质上还是一个GBDT,但力争将GBDT的性能发挥到极致,因此这里的X指代的"Extreme"的意思.XGBoost通过在算法和工程上进行了改进,使其在性能和精度上都得到了很大的提升,也成为了Kaggle比赛和工程应用的大热门.XGBoost是大规模并行的BoostingTree的工具,比通常的工具包快10倍以上,是目前最好的开源BoostingTree的工具包,在工业界规模方面,XG

Given a binary tree, return the postorder traversal of its nodes' values. For example: Given binary tree {1,#,2,3}, 1 \ 2 / 3 return [3,2,1]. Note: Recursive solution is trivial, could you do it iteratively? 经典题目,求二叉树的后序遍历的非递归方法,跟前序,中序,层序一样都需要用到栈,后续的

一.题目:在O(1)时间删除链表结点 题目:给定单向链表的头指针和一个结点指针,定义一个函数在O(1)时间删除该结点. 原文采用的是C/C++,这里采用C#,节点定义如下: public class Node<T> { // 数据域 public T Item { get; set; } // 指针域 public Node<T> Next { get; set; } public Node() { } public Node(T item) { this.Item = item;

[题目] 两个单向链表,找出它们的第一个公共结点. 链表的结点定义为:  C++ Code  123456   struct ListNode {     int         m_nKey;     ListNode   *m_pNext; }; [分析] 这是一道微软的面试题.微软非常喜欢与链表相关的题目,因此在微软的面试题中,链表出现的概率相当高. 如果两个单向链表有公共的结点,也就是说两个链表从某一结点开始,它们的m_pNext都指向同一个结点.但由于是单向链表的结点,每个结点只有一个

03-树1. List Leaves (25) Given a tree, you are supposed to list all the leaves in the order of top down, and left to right. Input Specification: Each input file contains one test case. For each case, the first line gives a positive integer N (<=10) wh

1. 1.问题的引入 2.一个实例 3.基本概念 4.ID3 5.C4.5 6.CART 7.随机森林 2. 我们应该设计什么的算法,使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类,以决定能否贷款? 一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不? 母亲:不算很高,中等情况. 女儿:是公务员不? 母亲:是,在税务局上班呢. 女儿:那好,我去见见. 决策过程: 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策.

原文链接:https://www.dreamwings.cn/ytu3023/2617.html 3023: 树的遍历 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB 提交: 3  解决: 2 题目描述 给定一棵二叉树的后序遍历和中序遍历,请你输出其层序遍历的序列.这里假设键值都是互不相等的正整数. 输入 输入第一行给出一个正整数N(<=30),是二叉树中结点的个数.第二行给出其后序遍历序列.第三行给出其中序遍历序列.数字间以空格分隔. 输出 在一行中输出该树的层序遍历的序列.数字间以1个空

二叉树的遍历: 先序,中序,后序: 二叉树的遍历有三种常见的方法, 最简单的实现就是递归调用, 另外就是飞递归的迭代调用, 最后还有O(1)空间的morris遍历: 二叉树的结构定义: struct TreeNode { int val; TreeNode *left; TreeNode *right; TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {} }; 1.先序遍历: 递归: void preOrderRecursive(TreeNo