无限分类在日常开发中很常见至少对于PHP程序员来说,如网站常见的商品分类、面包屑、省市联动、新闻分类等等,一个栏目又包含很多个子栏目子栏目又包含很多子栏目...。 这里介绍无限分类的子孙树与家谱树实现。
下面的讲解我用的是ThinkPHP框架,与PHP用法是一样的。 Step 1、数据表中主要字段是id、parent_id Step 2、SQL语句: SELECT * FROM `t_class` W
相信很多学php的很多小伙伴都会尝试做一个网上商城作为提升自己技术的一种途径。各种对商品分类,商品名之类的操作应该是得心应手,那么就可以尝试下无限级分类列表的制作了。
无论是什么论坛,在为了更好的发展,都会出一些转换程序,以便原先使用其他论坛的用户进行转换操作,不过现在的论坛版本繁多,不能一个一个的去写吧,自己动手打造一下吧! 首先确定要转换哪些内容: 1、用户:帐号和密码(这些是帐号基本信息) 2、版面分类:一般的大版面,相对于Asp.Net forums的forums_forumGroups表 3、小版面:这些都是一些版面,不过要注意,很多论坛都是无限分类的,而Asp.Net的无限分类还不是很成熟,当初也没去研究,所以我一般把第三类的子版面都合并到第二级。相对
tp5对分类数据表的信息读取与展示,我们即可以控制器完成,也可以在对应的模型中完成。本案例,我们在模型中完全成。况且,对数据表的增,删改查操作,本来就是模型的本职工作。
以上这篇在TP5数据库中四个字段实现无限分类的示例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
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♖背景 最近复习算法,在此对无限级分类的实现方法稍作整理,当然也是参考了道友的经验,目测适合实际的项目应用,当然,也有不少公司的笔试题还会涉及到呢,有何问题,欢迎各位道友指摘 … 操作环境:Win10 使用语言:PHP 使用框架:ThinkPHP 3.2.3 ♘前期准备 ①. 首先,实现无限级分类的方式有: 以父ID设计,运用递归实现的方式 以全路径实现的无限分类方式 ②. 其次,数据表设计思路 对应于上述的两种实现方式,那么在数据表设计时也可以有两种方式,参考所给的数据表截图 如
本文实例讲述了php+mysql实现的无限分类方法类定义与使用。分享给大家供大家参考,具体如下:
递归算法对于任何一个编程人员来说,应该都不陌生。因为递归这个概念,无论是在PHP语言还是Java等其他编程语言中,都是大多数算法的灵魂。对于PHP新手来说,递归算法的实现原理可能不容易理解。但是只要你了解掌握了这个算法原理,就可以灵活运用递归算法实现编程中的多种功能比如实现无限分类等。递归也是入门者最需要掌握的一个基础算法技巧。下面郑州网站建设公司燚轩科技就通过具体代码示例为大家介绍PHP递归算法也是PHP递归排序的三种实现方法。
但是没有强调结果如何取舍和解释,很多朋友会有误解,以为通过流程化分析,细胞聚在一起,就是一个细胞类,一个纯粹的细胞类群,其实不然,比如下面这个。
这段音频是腾讯云为教育行业量身打造的智能外呼机器人测试样本,投入测试期间,有效票数230张,正确猜对答案的不到20%,这“位”外呼机器人拟人化程度已经接近真人,在语音客服上实现了高度生物仿真效果。
无限分类是一个老生常谈的话题了,网上有很多解决方案,可以分成二个流派,一种利用递归,一种利用非递归(当然需要其它一些辅助手段判断节点层次),但核心表结构都差不多,有三个关键字段(ID主键,ParentId上级类id,ClassName类名--理论上讲,如果用递归,这三个字段就足够了),完整表结构如下 Create TABLE [dbo].[T_Class]( [F_ID] [uniqueidentifier] NOT NULL CONSTRAINT [DF_T_Class_F_ID] DEFAUL
Fatal error: Uncaught exception ‘CKSource\CKFinder\Exception\InvalidConfigException’ with message ‘The temporary folder is not writable for CKFinder’ in /Volumes/disk02/www/jiuyuan/public/ckfinder/core/connector/php/vendor/cksource/ckfinder/src/CKSource/CKFinder/Config.php:330 Stack trace: #0 /Volumes/disk02/www/jiuyuan/public/ckfinder/core/connector/php/vendor/cksource/ckfinder/src/CKSource/CKFinder/Config.php(73): CKSource\CKFinder\Config->validate() #1 /Volumes/disk02/www/jiuyuan/public/ckfinder/core/connector/php/vendor/cksource/ckfinder/src/CKSource/CKFinder/CKFinder.php(91): CKSource\CKFinder\Config->__construct(‘/Volumes/disk02…’) #2 /Volumes/disk02/www/jiuyuan/public/ckfinder/core/connector/php/vendor/pimple/pimple/src/Pimple/Container.php(113): CKSource\CKFinder\CKFinder->CKSource\CKFinder\{closure}(Object(CKSource\CKFinder\CKFinder)) #3 /Volumes/disk02/www/jiuyuan/public/ckfinder/core/connector/php/vendor/cksource/ckfinder/src/CKSource/CKFinder/CKFinder.php(185): Pimple\Container->offsetGet(‘config’) #4 /Volum in /Volumes/disk02/www/jiuyuan/public/ckfinder/core/connector/php/vendor/cksource/ckfinder/src/CKSource/CKFinder/Config.php on line 330
4. 商品列表:维护商品数据,有富文本编辑器,有明细表上传商品图片, 生成商品二维码、条形码
声明:之所以定位在"中小型"商城系统,而非“大型”(指淘宝、拍拍这类巨无霸),理由很简单----我一直都呆在(创业型的)小公司,没见过这些大家伙是怎么设计的:) 正文: 之前发表过一篇"商城系统中【商品扩展属性】的表单生成及客户端验证",部分童鞋对于后台数据库的设计比较感兴趣,于是今天把这部分也补上。 一、产品分类设计 越来越多的商城系统都热衷于选择“无限级分类”的设计,我也不例外,因为它方便扩展。这部分就不详细展开了,详见 无限级分类(非递归算法/存储过程版/GUID主键)完整数据库示例_(1)表结构
本文实例讲述了PHP实现无限极分类生成分类树的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 现在的分类数据库设计基本都是:每一个分类有一个id主键字段,一个pid指向父类的id,这样便可实现无限级分类,取出的数据就是如下的格式:
📷 📷 1. 无限级分类数据 ---- 本文章中的算法使用的都是以下数据 站长源码网 $array = [ 2. 使用引用算法转为无限级分类树 ---- $data = getTree($data); /** 收藏 | 0点赞 | 0打赏
递归函数是我们常用到的一类函数,最基本的特点是在函数或子过程的内部,直接或者间接地调用自己的算法,但必须在调用自身前有条件判断,否则无限调用下去,也就是所谓的死循环
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无限级分类是很常见的功能,算法的好坏对于获取分类树的性能起到决定性的作用。尤其当分类数据和层级多时,一个糟糕的算法将使服务器不堪重负
在建立每一棵决策树的过程中,有两点需要注意 -采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程,random forest对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样,采用有放回的方式,也就是在采样得到的样本集合中,可能有重复的样本。
本质上来说,他们都是监督学习,判别模型,直接对数据的分布建模,不尝试挖据隐含变量,这些方面是大体相同的。但是又因为一个是线性模型,一个是非线性模型,因此其具体模型的结构导致了VC维的不同:其中,Logistic Regression作为线性分类器,它的VC维是d+1,而 GBDT 作为boosting模型,可以无限分裂,具有无限逼近样本VC维的特点,因此其VC维远远大于d+1,这都是由于其线性分类器的特征决定的,归结起来,是Logistic Regression对数据线性可分的假设导致的
本文实例讲述了thinkphp框架无限级栏目的排序功能实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
提到回归算法,我想很多人都会想起线性回归,因为它通俗易懂且非常简单。但是,线性回归由于其基本功能和有限的移动自由度,通常不适用于现实世界的数据。
集成学习从字面上就是集成很多分类器进行学习的过程,通过将一系列弱分类器的模型做一些简单的线性组合,最终形成了一个较强的分类器。因此集成学习的一般思路有以下三种:
zenRRan二十出头了,到了婚配的年龄啦。又因为家是名门望族,所以一堆人抢着想来应聘配偶的职位。但是zenRRan比较挑剔,必须达到他的要求才能有机会成为他的另一半,要求为:
数据库专题(四) ——各类缓存技术 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 缓存(Cache)技术原指高速数据,当CPU处理数据的时候,会先去缓存里面找,有的话就直接返回,不用再去RAM取数据。但是现在缓存已经不仅指cpu的操作了,而在程序中更多的是指内存和硬盘之间的缓存。凡是速度差距较大的两者,有介于中间的速度差异的结构,均可以称为用cache。速度排序,CPU>内存>硬盘,因此cpu到内存、内存到硬盘都有缓存。 1、优势 缓存利用相对高速的速度减少介质交互、低速操作等,例如减少网络I/O、减少
随机森林是一种集成算法(Ensemble Learning),它属于Bagging类型,通过组合多个弱分类器,最终结果通过投票或取均值,使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。其可以取得不错成绩,主要归功于“随机”和“森林”,一个使它具有抗过拟合能力,一个使它更加精准。
决策树是一种用树形结构来辅助行为研究、决策分析以及机器学习的方式,是机器学习中的一种基本的分类方法。
今天学习的机器学习算法不是一个单独的算法,我们称之为元算法或集成算法(Ensemble)。其实就是对其他算法进行组合的一种方式。俗话说的好:“三个臭皮匠,赛过诸葛亮”。集成算法有多种形式:对同一数据集,使用多个算法,通过投票或者平均等方法获得最后的预测模型;同一算法在不同设置下的集成;同一算法在多个不同实例下的集成。本文着重讲解最后一种集成算法。 bagging 如果训练集有n个样本,我们随机抽取S次,每次有放回的获取m个样本,用某个单独的算法对S个数据集(每个数据集有m个样本)进行训练,这样就可以获得S个
通过前几个小节绘制使用决策树来解决分类问题的决策边界可以看出,决策树的决策边界都是横平竖直的直线。
八月参加了一些提前批的面试,包括阿里、百度、头条、贝壳、一点资讯等。整理了一些面试题,分享给大家。
今天学习的机器学习算法不是一个单独的算法,我们称之为元算法或集成算法(Ensemble)。其实就是对其他算法进行组合的一种方式。俗话说的好:“三个臭皮匠,赛过诸葛亮”。集成算法有多种形式:对同一数据集,使用多个算法,通过投票或者平均等方法获得最后的预测模型;同一算法在不同设置下的集成;同一算法在多个不同实例下的集成。本文着重讲解最后一种集成算法。
前面一篇文章主要解释了集成学习算法中Boosting一类的典型代表adaboost的数学原理,在集成学习中还有一种模型是Bagging,它和Boosting算法的主要区别在于每个基学习器是否有依赖拓扑关系,Boosting是不断修正前一个基学习器的训练误差来生成新的基学习器,而Bagging则不然,它的基学习器不存在明显的强依赖关系,每个基学习器可以并行的训练。随机森林算法是Bagging模型的一个扩展变体。
分类与回归树的英文是Classfication And Regression Tree,缩写为CART。CART算法采用二分递归分割的技术将当前样本集分为两个子样本集,使得生成的每个非叶子节点都有两个分支。非叶子节点的特征取值为True和False,左分支取值为True,右分支取值为False,因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。CART可以处理连续型变量和离散型变量,利用训练数据递归的划分特征空间进行建树,用验证数据进行剪枝。
本文从单棵决策树讲起,然后逐步解释了随机森林的工作原理,并使用sklearn中的随机森林对某个真实数据集进行预测。
无限级分类树状结构的应用场景很多,例如后端研发需要把用户相关权限读取出来并生成树状结构,前端研发拿到权限树之后可以按照结构展示用户有权限访问的栏目;再例如网页上的栏目分级:
现实生活中,大家都知道「人多力量大」,「3 个臭皮匠顶个诸葛亮」。而集成学习的核心思路就是「人多力量大」,它并没有创造出新的算法,而是把已有的算法进行结合,从而得到更好的效果。
前言 最近学习了一段时间的决策树算法,但是感觉并没有达到自己预期的想法,所以这几天参考了一些决策树方面的资料,来将自己的学习的过程的笔记记录在这里,来加深理解和请教别人指出错误。 决策树的原理 决策树又叫做 decision tree,这个是一种比较简单但是又得到广泛应用的分类器的一种形式。我们一般都是通过训练的数据来搭建起决策树的模型。通过这个模型,我们可以高效的对于未知的数据进行归纳分类,类似于我们的聚类算法。 应用决策树有如下几个优点: 1:决策树的模型的可读性比较好,具有很强的可以描述性,有
最近学习了一段时间的决策树算法,但是感觉并没有达到自己预期的想法,所以这几天参考了一些决策树方面的资料,来将自己的学习的过程的笔记记录在这里,来加深理解和请教别人指出错误。
如果你不知道用什么方法去解决你的问题,你应该尝试一些
AI 科技评论按,本文作者韦易笑,本文首发于知乎专栏简单代码(zhuanlan.zhihu.com/skywind3000),AI 科技评论获其授权转载。以下为原文:
CART算法全称是Classification and regression tree,也就是分类回归树的意思。和之前介绍的ID3和C4.5一样,CART算法同样是决策树模型的一种经典的实现。决策树这个模型一共有三种实现方式,前面我们已经介绍了ID3和C4.5两种,今天刚好补齐这最后一种。
如上图,在很多购物类商城系统中经常能看到类似的产品分类列表,今天市场部的同志们要求每个分类后要显示该类的产品总数,并且没有产品的分类不用显示。公司这个项目中的分类有近1000种(并且是无限级分类的树型结构),如果按常规统计方法,每个分类ID都去count一下(同时考虑到每个分类的下级子分类产品数),这样的处理效率肯定很低的。 想了个办法从二个层面优化: 1.数据库层面 创建一个临时表,用游标把产品总数分类事先统计好,一次性在数据库中完成,避免ASPX页面中的多次查询请求。 -- ============
本文主要介绍基于集成学习的决策树算法,通过学习得到的的决策树基学习器,并综合所有基学习器的预测结果来改善单个基学习器的识别率和泛化性。
在机器学习中,我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差,又称之为经验误差,在新的数据集(比如测试集)上的误差称之为泛化误差,泛化误差也可以说是模型在总体样本上的误差。对于一个好的模型应该是经验误差约等于泛化误差,也就是经验误差要收敛于泛化误差,根据霍夫丁不等式可知经验误差在一定条件下是可以收敛于泛化误差的。
编译 | AI科技大本营 参与 | 彭硕 刘畅 编辑 | 明明 机器学习是人工智能的核心,而机器学习的算法是其最重要的武器。机器学习算法可以从例子中归纳出执行重要任务的重要方法,这种方法不仅可行还可节约成本,随着可用的数据越来越多,我们就可以利用其解决更多的问题,因此,机器学习在计算机科学和其他领域中都得到了广泛的运用。 尽管如此,开发出成功的机器学习应用程序还需要大量的“黑科技”,而这些是在课本中找不到的。华盛顿大学的Pedro Domingos教授发表的一篇题为《关于机器学习你需要知道的一些事儿
本文主要介绍基于集成学习的决策树,其主要通过不同学习框架生产基学习器,并综合所有基学习器的预测结果来改善单个基学习器的识别率和泛化性。
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