【1】数据库类型A 数据库经过几十年的发展，出现了多种类型。根据数据的组织结构不同，主要分为网状数据库、层次数据库、关系型数据库和非关系型数据库四种。目前最常见的数据库模型主要是：关系型数据库和非关系型数据库。1. 关系型数据库 关系型数据库模型是将复杂的数据结构用较为简单的二元关系（二维表）来表示，如图1-4所示。在该类型数据库中，对数据的操作基本上都建立在一个或多个表格上，我们可以采用结构化查
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2023-08-21 16:18:21
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作为机器学习的小白和matlab的小白自己参照 python的 《机器学习实战》 写了一下分类回归树，这里记录一下。关于决策树的基础概念就不过多介绍了，至于是分类还是回归。。我说不清楚。。我用的数据集是这个http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Abalone 就是通过一些属性来预测鲍鱼有多少头，下面看一下Length / continuous /
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2024-05-06 11:32:24
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# MySQL 获取树
在数据库中，有时候我们需要处理树形结构的数据，如组织架构、产品分类等。本文将介绍如何使用 MySQL 查询语句来获取树形结构数据，并给出相应的代码示例。
## 树的存储方式
在数据库中，我们可以使用多种方式来存储树形结构的数据，如邻接表、路径枚举、闭包表等。其中，邻接表是最常用和最简单的一种方式。
邻接表是以一张表的形式存储树形结构数据，其中每一行代表一个节点，每一
原创
2023-07-20 11:56:06
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一、为什么使用B+树作为索引？InnoDB支持的常见的索引有：B+树索引全文索引哈希索引其中B+树索引是InnoDB的默认索引，可参阅：Linux后台服务器开发交流qun720209036B-树的特点一个M阶的B树具有如下几个特征：（如下图 M=3）(下文的关键字可以理解为有效数据，而不是单纯的索引)定义任意非叶子结点最多只有 M 个儿子，且 M>2根结点的儿子数为[2, M]除根结点以外的
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2024-07-30 13:37:40
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如果目标变量是离散变量，则是classfication Tree分类树。分类树是使用树结构算法将数据分成离散类的方法。（1）分类树两个关键点：将训练样本进行递归地划分自变量空间进行建树‚用验证数据进行剪枝。（2）对于离散变量X（x1…xn）处理：分别取X变量各值的不同组合，将其分到树的左枝或右枝，并对不同组合而产生的树，进行评判，找出最佳组合。如果只有两个取值，直接根据这两个值就可以划分树。取值多
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2024-04-21 13:02:53
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在目前的Mysql数据库中，使用最广泛的是innodb存储引擎。innodb确实是个很不错的存储引擎，就连高性能Mysql里都说了，如果不是有什么很特别的要求，innodb就是最好的选择。当然，这偏文章讲的是TokuDB，不是innodb，相比innodb，TokuDB有着自己的特点。BTree和Fractal tree的比较：目前无论是SQL Server，还是MySQL的innodb，都是用的
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2024-01-02 11:59:13
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数据操作库、用户、表操作在最后10、说明：几个简单的基本的sql语句选择：select * from table1 where 范围插入：insert into table1(field1,field2) values(value1,value2)删除：delete from table1 where 范围更新：update table1 set field1=value1 where 范围查找：
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2024-08-08 14:45:05
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# MySQL 三级分类树设计教程
在现代软件开发中，合理的数据库设计对于数据的检索、维护和扩展至关重要。以下内容将引导您如何实现一个三级分类树的MySQL设计。我们将通过几个步骤来实现，并提供具体的代码示例及注释。您将理解每一步的意义，并学习如何运用这些知识。
## 设计流程
在开始之前，我们先列出整个流程的步骤，方便您跟随：
| 步骤 | 描述
目录深度优先搜索的节点二叉树的后序遍历post order算法决策树信息、熵以及信息增益的概念决策树构造例子可视化CART随机森林深度优先搜索的节点dfs：Depth First Search，深度优先搜索我们在做dfs的时候，当访问到一个节点时，会出现四种情况： 1.此节点未被访问过，则此次的访问关系边（发起点——>接受点）称为树边（tree edge）； 2.此节点被访问过但此节点的子孙
二叉树:二叉查找树,笛卡尔树,MVP树,Top tree,T树平衡二叉树:AA树
原创
2022-05-26 00:20:14
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CART算法由一下两步组成：（1）决策树的生成：基于训练数据集生成决策树，生成的决策树要尽量大；（2）决策树的剪枝：用验证数据集对已生成的树进行剪枝并选择最优子树，这时用损失函数最小作为剪枝的标准。 CART生成决策树的生成就是递归地构建二叉决策树的过程，对回归树用平方误差最小准则，对分类树用基尼指数最小化准则，进行特征选择，生成二叉树。 下面我只描述分类树的生成：
CART 树简介在上一篇文章中，主要介绍了 ID3 和 C4.5 决策树。它们利用信息增益和信息增益比划分数据集。但是这两种决策树是有缺陷的，即按某特征划分后，该特征将不会在后面的划分中出现。这就导致了划分过于迅速，从而影响分类结果。在这篇文章中将要介绍的 CART（Classification And Regression Tree）树，即分类回归树利用二分策略，有效地避免了划分过于迅速这一问题
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2024-04-20 12:17:04
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决策树（Disicion tree） A decision tree is a flowchart-like structure in which each internal node represents a "test" on an attribute (e.g. whether a coin flip comes up heads or tails), each bran
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2024-03-01 15:12:05
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1 CART，又名分类回归树CART，分类回归树，是几乎所有复杂决策树算法的基础，有以下特点：（1）CART是一棵二叉树； （2）CART既能是分类树，又能是回归树，由目标任务决定； （3）当CART是分类树时，采用GINI值作为结点分裂的依据；当CART是回归树时，采用MSE(均方误差)作为结点分裂的依据；2 分类树和回归树的区别？针对分类任务，就是分类树；针对回归任务，就是回归树。分类任务：预
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2024-03-26 11:08:30
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决策树一 、概述二、决策树的准备工作2 特征选择2.1香农熵2.2信息增益2.3数据集的最佳切分方式2.4按照给定列切分数据集三、递归构建决策树四、决策树的存储五、决策树分类效果 一 、概述决策树： 是有监督学习的一种算法，并且是一种基本的分类与回归的方法。 决策树分为分类树和回归树，本章主要是分类树。二、决策树的准备工作决策树的构建分为三个过程：特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝1 原理：
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2023-12-16 20:52:16
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一、什么是决策树决策树（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。 本文主要介绍分类树。划分选择决策树的关键在于如何选择最优划分属性。随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别，即节点的**“纯度”**越来越高（纯度高代表混合的数据少）。划分准则
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2024-03-19 09:04:15
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一、CART简介 分类与回归树（calssification and regression tree，CART）是决策树算法中的一种，与其他决策树算法相同，同样由特征选择，树的生成与剪枝组成。CART被广泛应用，且被用于树的集成模型，例如，GBDT、RF等集成算法的基学习器都是CART树。决策树是典型的非线性模型，GBDT和RF因此也是非线性模型。 决策树的经典算法包括ID3、C4.5、CAR
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2024-05-03 15:24:24
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概要本部分介绍 CART，是一种非常重要的机器学习算法。 基本原理 CART 全称为 Classification And Regression Trees，即分类回归树。顾名思义，该算法既可以用于分类还可以用于回归。克服了 ID3 算法只能处理离散型数据的缺点，CART 可以使用二元切分来处理连续型变量。二元切分法，即每次把数据集切分成两份，具体地处理方法是：如果特征值大
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2024-04-01 10:04:54
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决策树算法 如何能够基于既有的数据来进行分类和回归？决策树是解决这类问题的机器学习模型。 解决思路是：通过样本特征的三个数字特征：1）满足特征值的样本数量；2）1）样本的分类各自数量有多该少；3）总的样本数量，来作为input参数，通过构建/选择的模型就计算出来该特征的指标，对于ID3而是信息增益，
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2019-12-26 20:38:00
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决策树（DecisionTree）又称为判定树，是运用于分类的一种树结构。当中的每一个内部结点（internalnode）代表对某个属性的一次測试，每条边代表一个測试结果，叶结点（leaf）代表某个类（class）或者类的分布（classdistribution），最上面的结点是根结点。决策树分为分...
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2014-08-23 15:54:00
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