决策树 决策树学习采用的是自顶向下的递归方法, 其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树,到叶子节点处的熵值为零, 此时每个叶节点中的实例都属于同一类。 决策树三种生成算法 回归树: 平方误差 最小 的准则 分类树: 基尼系数 最小的准则 最大优点: 可以自学习。在学习的过程中,不需要使用 ...
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2017-05-15 16:28:02
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1.CART分类树的特征选择 分类问题中,假设有K个类,样本点属于第k类的概率为,则概率分布的基尼指数定义为: 如果，集合D根据特征A是否取某一可能值a被分割成和，在特征A的条件下,集合D的基尼指数定义为: 基尼指数代表了模型的不纯度,基尼指数越小,不纯度越小,特征越好. 2.CART分类树的生成算 ...
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2017-05-10 11:15:23
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本文实例讲述了php通过前序遍历树实现无需递归的无限极分类。分享给大家供大家参考。具体如下： 大家通常都是使用递归实现无限极分类都知道递归效率很低，下面介绍一种改进的前序遍历树算法，不适用递归实现无限极分类，在大数据量实现树状层级结构的时候效率更高。 sql代码如下： php代码如下： ...
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2017-05-04 14:43:05
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CART模型 ：即Classification And Regression Trees。它和一般回归分析类似，是用来对变量进行解释和预测的工具，也是数据挖掘中的一种常用算法。如果因变量是连续数据，相对应的分析称为回归树，如果因变量是分类数据，则相应的分析称为分类树。决策树是一种倒立的树结构，它由内 ...
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2017-04-17 10:00:59
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/** * 无级递归分类 TP框架 * @param int $assortPid 要查询分类的父级id * @param mixed $tag 上下级分类之间的分隔符 * @return string $tree 返回的分类树型结构结果 * */ function recursiveAssort(... ...
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2017-03-02 16:36:26
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function genTree(list) { var temptree = [], tree = [], items = []; for (var i in list) { if (!temptree[list[i].did]) { var trow = { id: 'z' + list[i]. ...
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2017-02-18 10:44:27
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这篇将是最有难度和挑战性的一篇，做好心理准备！十、二叉查找树（BST）前一篇介绍了树，却未介绍树有什么用。但就算我不说，你也能想得到，看我们Windows的目录结构，其实就是树形的，一个典型的分类应用。当然除了分类，树还有别的作用，我们可以利用树建立一个非常便于查找取值又非常便于插入删除的数据结构， ...
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2017-01-30 18:46:35
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在上一篇文章中我用递归方法实现了管理菜单，在上一节我也提到要考虑用缓存，也算是学习一下.Net Core的缓存机制。 关于.Net Core的缓存，官方有三种实现： 1.In Memory Caching 我理解是在内容中实现，这种方法适用于单服务器的生产环境。 2.a Distributed Ca ...
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2016-12-15 20:33:43
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今天做一个管理后台菜单，想着要用无限极分类，记得园子里还是什么地方见过这种写法，可今天找了半天也没找到，没办法静下心来自己写了： 首先创建节点类（我给它取名：AdminUserTree）： 为无限极分类填充数据，由于考虑到示来管理后台每个页面都会调用到，这里我为控制器创建了一个基类方法 控制器（Co ...
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编程语言 时间：
2016-12-13 06:53:18
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在之前的决策树到集成学习里我们说了决策树和集成学习的基本概念（用了adaboost昨晚集成学习的例子），其后我们分别学习了决策树分类原理和adaboost原理和实现， 上两篇我们学习了cart（决策分类树），决策分类树也是决策树的一种，也是很强大的分类器，但是cart的深度太深，我们可以指定cart ...
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2016-10-24 00:03:52
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