本文将介绍一种相对未知的名为算法：紧致预测树Compact Prediction Tree (CPT)，来执行序列预测。...解决这类问题，LSTMS/RNN已经成为顺序数据建模的热门选择，无论是文本、音频等。然而，他们有两个基本问题： 训练时间太长，通常需要几十个小时。...01 预测树 预测树带有多个节点，每个节点有三个数据元素： 数据项存储在节点中的实际数据项。 子节点-该节点是所有子节点的列表。 父节点-指向此节点的父节点的链接或引用。...预测树基本上是一种TRIE数据结构，它将整个训练数据压缩成一棵树的形式。对于那些不知道TRIE结构是如何工作的读者，下面两个序列的TRIE结构图将说明问题。...在上述示例中，E作为预测返回。 总结 在本文中，我们介绍了一种高效、准确的序列预测算法--紧致预测树。
基于树的学习算法被认为是最好的方法之一，主要用于监测学习方法。基于树的方法支持具有高精度、高稳定性和易用性解释的预测模型。不同于线性模型，它们映射非线性关系相当不错。...2.连续变量决策树: 有连续目标变量的决策树就称为连续变量决策树。 例子:假设我们有一个问题，预测客户是否会支付他与保险公司续保保险费(是 / 否)。...③在分类树中, 训练数据中终端节点获得的价值是观测值落在该区域的模式。因此,如果一个看不见的数据落在该地区,我们会使用众数值作为其预测值。 ④这两个树将预测空间(独立变量)划分为明显的非重叠区域。...决策树在所有可用的变量上分裂节点,然后选择产生最均匀的子节点的分裂。 算法的选择也要基于目标变量的类型。...到这里,我们就学会了基本的决策树和选择最好的分裂建立树模型的决策过程。就像我说的,决策树可以应用在回归和分类问题上。让我们详细了解这些方面。
决策树的原理：根据树结构进行决策，可以用于分类和回归。一颗决策树包括一个根结点、若干个内部节点和若干个叶节点。...从根节点出发，对每个特征划分数据集并计算信息增益（或者增益率，基尼系数），选择信息增益最大的特征作为划分特征，依次递归，直至特征划分时信息增益很小或无特征可划分，形成决策树。 决策树 优点 1....样本发生一点点变化会导致树的结构剧烈变动 决策树的算法：ID3算法、C4.5算法、CART算法 算法 优缺点 ID3算法 不足： 无法处理连续特征；信息增益使得算法偏向于取值较多的特征；没有考虑缺失值和过拟合的问题...C4.5算法 优点： 可以处理连续特征，引入增益率校正信息增益，考虑了数据缺失和过拟合的问题；不足： 剪枝方法有优化空间，生成的多叉树运算效率不高，大量对数运算和排序运算很耗时，只能用于分类不能回归。...CART算法 优点： 解决了C4.5算法的不足，可分类可回归；不足： 树的结构会由于样本的小变化发生剧烈变动，特征选择时都是选择最优的一个特征来做分类决策。
解决方案： 将parent改造为对象： node.parent = {'id': node.parent} 使用树形选择组件选择父节点 1、从分类管理的前后端代码复制出文档管理的前后端代码 此处略，参考以前...2、TreeSelect 树选择使用 其实就是将原来一级分类，改为可以多级分类选择，这里我们就用TreeSelect选择来实现，示例代码如下： <a-tree-select v-model="docs_data..., record.id); // 为<em>选择</em><em>树</em>添加一个"无" treeSelectData.value.unshift({id: 0, name: '无'}); };...= true; docs_data.value = {}; treeSelectData.value = Tool.copy(level1.value); // 为选择树添加一个...无" treeSelectData.value.unshift({id: 0, name: '无'}); }; const level1 = ref(); // 一级文档树，
B树、B+树的区别及MySQL为何选择B+树 1. B树和B+树的定义 B树和B+树都是一种多路搜索树，常用于数据库和文件系统中进行索引操作。在介绍B树和B+树的区别之前，先来了解一下它们的定义。...B树 B树是一种平衡查找树，其每个节点最多包含k个孩子，k称为B树的阶。除根节点和叶子节点外，其它每个节点至少有ceil(k/2)个孩子，即一个节点可以拥有的关键字数在ceil(k/2)和k之间。...B+树 B+树也是一种多路搜索树，与B树相似，但在B+树中，所有的数据都存储在叶子节点中，而非在非叶子节点中。B+树满足以下条件： 所有关键字都出现在叶子节点的链表中，且链表中的关键字恰好是有序的。...B树和B+树的区别 B树和B+树虽然都是多路搜索树，但它们的区别还是比较明显的。 存储结构 B树的非叶子节点中既包含索引，也包含数据，而B+树的非叶子节点中只包含索引，数据都存储在叶子节点中。...MySQL为什么选择B+树 在MySQL中，索引是用来加速数据查询的，因此索引的设计非常重要。
什么是字典树？ 叫前缀树更容易理解 字典树的样子 Trie又被称为前缀树、字典树，所以当然是一棵树。...上面这棵Trie树包含的字符串集合是{in, inn, int, tea, ten, to}。每个节点的编号是我们为了描述方便加上去的。树中的每一条边上都标识有一个字符。...原理 下面我们来讲一下对于给定的字符串集合{W1, W2, W3, … WN}如何创建对应的Trie树。...，就说明S不在Trie树中。...Trie[i][j]的值是0表示trie树中i号节点，并没有一条连出去的边，满足边上的字符标识是字符集中第j个字符（从0开始）；trie[i][j]的值是正整数x表示trie树中i号节点，有一条连出去的边
com.yangkaile.generator; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.junit.jupiter.api.Test; import java.util
train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42) 训练定义好的树并进行预测...clf.fit(X=X_train, y=y_train) # 训练树 ```python # 使用训练好的树进行预测 ## 两种预测方式 # 对训练集进行操作 train_est = clf.predict...(X_train) # 方式1：用模型预测训练集的结果 train_est_p = clf.predict_proba(X_train)[:, 1] # 方式2：用模型预测训练集的概率 # 对测试集进行相同操作...这也解释了为什么我们需要对测试集和训练集都进行预测，其实是为了这一步的画图工作。...模型优化 梯度优化 from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 至于如何选择决策树的建模指标 criterion，什么时候用熵 entropy
AVL树—-java AVL树是高度平衡的二叉查找树 1.单旋转LL旋转 理解记忆：1.在不平衡的节点的左孩子的左孩子插入导致的不平衡，所以叫LL private AVLTreeNode leftLeftRotation...0; } } // 构造函数 public AVLTree() { mRoot = null; } /* * 获取树的高度...} } public void preOrder() { preOrder(mRoot); } /* * 中序遍历"AVL树"...; } } public void inOrder() { inOrder(mRoot); } /* * 后序遍历"AVL树"...AVLTreeNode search(T key) { return search(mRoot, key); } /* * (非递归实现)查找"AVL树x
此外，关于预测目标值，我们需要用过去的项来预测未来的项，而且需要决定是一步领先还是多步领先。...建立 LightGBM 预测模型 LightGBM是微软开发的梯度提升框架，它使用叶向树生长以提高准确性。相比之下，level-wise树会尝试在同一级别的分支上生长，看起来更平衡。...梯度提升模型是机器学习算法的一种，它将多个较弱的模型组合在一起，从而创建一个强大的预测模型。它的基本思想是迭代训练决策树，每棵树都试图纠正前一棵树所犯的错误。最终的预测结果是所有决策树预测结果的总和。...Predictions") plt.show() 橙色线是训练期的预测值，绿色线是测试期的预测值。这两条线与实际值非常吻合。 模型可解释性 基于树的模型的优势之一是其可视性。...结论 在本章中，我们探讨了单变量时间序列特征的创建方法，以及如何将其纳入基于树的监督学习框架中。我们利用 lightGBM 模型进行了一步预测，并展示了如何利用变量显著图提高模型可解释性。
几乎很多时候，都会遇到到底该选择python还是选择java呢，很多时候，都会遇到人在讨论这个，不管是在qq群，还是在微信群。会讨论到这个话题都会有很多争论。...相对于效率来说，选择java更加合适。 四、成长 对于个人的发展成长来说，java更加适合发展，在上面的就业上，就是一个和适合的选择。...那么根据上面四个方面，我们应该如何选择，那么我们是不是纠结了，其实从长远的发展来看，我们应该选择java，因为很多工具都是基于java来写的，我们可以在github看看，很多的测开的工具的都是用java...来写的，所以掌握是很必须的，比如我们的压测工具，等等，更多的开发的工具都是选择java的。...很多人都会纠结这个问题，其实很简单，我们如果没有语言基础，我们选择python作为开发语言的大门，java作为晋级的语言。
决策树的学习包括三个重要的步骤，特征选择，决策树的生成以及决策树的剪枝。 特征选择：常用的特征选择有信息增益，信息增益比，基尼系数等。 生成过程：通过计算信息增益或其它指标，选择最佳特征。...依次选取剪枝系数最小的结点剪枝，得到决策树序列，通过交叉验证得到最优子树。 ▍特征选择 对于特征选择，常用的特征选择指标有信息增益，增益率，基尼指数。...C4.5算法就是利用增益率来选择特征。 基尼指数 与信息增益和增益率类似，基尼指数是另外一种度量指标，由CART决策树使用，其定义如下： ?...所以决策树分裂选取Feature的时候，要选择使基尼指数最小的Feature，但注意信息增益则是选择最大值，这个值得选取是相反的。 再看看下图，其实基尼指数,熵，误分类率的曲线非常接近。 ?...▍总结 本篇介绍了决策树中的一个非常重要的步骤：特征选择。分别介绍了三种选择度量指标，信息增益，增益率，基尼指数。这三种指标也分别对应着三种算法ID3，C4.5，CART。
/** 选择排序：执行完一次内for循环后最小的一个数放在了数组的最前面。 * 每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数据元素排完。
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42528266/article/details/103239487 3.1 选择语句–switch switch语句格式： ?...public static void main(String[] args) { //定义变量，判断是星期几 int weekday = 6; //switch语句实现选择 switch
它的决策流程如下所示： 决策树的学习包括三个重要的步骤，特征选择，决策树的生成以及决策树的剪枝。 特征选择：常用的特征选择有信息增益，信息增益比，基尼系数等。...生成过程：通过计算信息增益或其它指标，选择最佳特征。从根结点开始，递归地产生决策树，不断的选取局部最优的特征，将训练集分割成能够基本正确分类的子集。...依次选取剪枝系数最小的结点剪枝，得到决策树序列，通过交叉验证得到最优子树。 ▍特征选择 对于特征选择，常用的特征选择指标有信息增益，增益率，基尼指数。...所以决策树分裂选取Feature的时候，要选择使基尼指数最小的Feature，但注意信息增益则是选择最大值，这个值得选取是相反的。 再看看下图，其实基尼指数,熵，误分类率的曲线非常接近。...▍总结 本篇介绍了决策树中的一个非常重要的步骤：特征选择。分别介绍了三种选择度量指标，信息增益，增益率，基尼指数。这三种指标也分别对应着三种算法ID3，C4.5，CART。
及联选择...-用于权限选择比较合适 ...this.checked } li = li.parentElement.parentElement } } 更新：支持三态级联选择
是的，索引是一种数据结构，但是那么多的数据结构中为何MySQL要选择B+树呢？接下来就让我们一起来了解下B+树相对于其他数据结构有何独特之处！...MySQL为何不选择平衡二叉树 既然平衡二叉树解决了普通二叉树的问题，那么mysql为何不选择平衡二叉树作为索引呢?...从上面我们可以看出B树效率相对于AVL树，在数据量大的情况效率已经提高了很多，那么为什么MySQL还是不选择B树作为索引呢？ 那么接下来让我们先看看改良版的B+树，然后再下结论吧！...B+树相对于B树的改进点 B+树是由B树改进而来的，所以B树能解决的问题，B+树都能解决，那么B+树能解决哪些B树所不能解决的问题呢？...总结 本文简述了从二叉树到B+树之前的演进过程，并大致讲解了各种数据结构之间的差异以及MySQL为何最终会选择了B+树来作为索引。
具体还是要看需求, 当然, Java中不只是有这几个, 还有一些没有给出, 具体情况具体分析吧, 仅给出一个小思路. 简单的介绍一下，如何进行集合的选择，适合新手。...进行集合的选择的简单方法: 是否是键值对象形式: 一、是：Map 1、键是否需要排序: (1)是：TreeMap (2)否：HashMap 不知道，就使用HashMap。
前言 本文将介绍Java选择结构的相关语法 Java选择结构 条件语句 if语句 语法： if(布尔表达式){ //如果布尔表达式为true将执行的语句 } 示例： public class demo...从 Java SE 7 开始，switch 支持字符串 String 类型，同时 case 标签必须为字符串常量或字面量。 switch 语句可以拥有多个 case 语句。...} System.out.println("你的等级是 " + grade); } } 输出结果: 良好 你的等级是 C 结尾 参考：《从零打造IT知识体系-Java...基础-Java基本数据类型与算法》
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