1 概述 1.1 决策树是如何工作的 决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集 ...
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2021-06-23 16:38:22
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一、题目 点此看题 二、解法 你感觉这道题有点像生成树模型，但是因为边有方向所以麻烦。 可以巧妙地转化成无向生成树模型，我们把 \((i,j)\) 之间边的权值设置成 \(a_i+a_j\)，那么如果是 \(i\) 把 \(j\) 拉进连通块，我们多算了 \(a_j\)，如果是 \(j\) 把 \( ...
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2021-06-13 10:10:55
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书写一个资源管理器（文件树） 一.简单模型理解 简单的文件树： 默认结点类型 根结点 （DefaultMutableTreeNode）root 根结点添加子节点 root.add(默认结点类型 子结点) 默认文件树模型（带根结点） DefaultTreeModel treeModel 树 Jtree ...
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2021-05-24 12:26:41
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关键词 参考 简历模板 参考 下面开始是正文（关键词原文） 介绍 本项目由海外兔 (https://osjobs.net) 维护，海外兔团队由一线互联网面试官组成，提供海内外公司一对一入职套餐以及算法课程。 入职不成功不收费。详细信息请浏览求职课程 相关项目 大厂高频面经面试题 免费项目实战课程 项 ...
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2020-12-23 11:38:34
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Decision Tree 决策树 决策树的定义和直观解释 决策树定义 决策树是一类常见的机器学习方法。本质就是一棵树，这棵树表示的含义如下： 每个非叶子结点对应一个判定问题 每个叶子结点对应一个决策结果 每一条从根到叶的路径对应一个完整的决策过程 决策树模型的特点 优点 可解释性极强，常用于医疗诊 ...
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2020-10-05 22:31:25
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别只会一股脑的String -> POJO了，Jackson优雅灵活的树模型你值得拥有
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2020-08-31 13:27:52
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信息增益是树模型,比如ID3算法用来寻早最优特征分割点的计算标准了解信息增益之前, 需要了解熵 ###熵 信息增益与熵(entropy)有关，在概率论中，熵是随机变量不确定性的度量，熵越大，随机变量的不确定性就越大；假设$X$是取有限个值的离散随机变量，其概率分布为： \(P(X=x_i)=p_i, ...
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2020-08-27 17:03:55
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决策树比较常用的算法模型，可以做分类也可以回归 决策树算法重点 对特征的选择，可以使用熵，也可以使用基尼系数，通过信息增益或者信息增益率选择最好的特征 决策树的剪枝，有两种策略，一种是预剪枝，一种是后剪枝，预剪枝可以通过限制树的高度，叶子节点个数，信息增益等进行，使得树边建立边剪枝，后剪枝通过增加损 ...
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2020-06-09 11:23:21
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概述 决策树是如何工作的 决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。 决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在 ...
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2020-06-02 12:50:22
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第四章 互连寄生 互连线上的电阻和电容在理想情况下可以用RC树模型表示。 未完待续 ...
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2020-05-01 16:40:20
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