昨天学习了决策树的思想和算法，脑子卡壳了输出结果老是看不懂，一直在验算和猜想，hh后来终于明白了~在此记录巩固一下。这里学的是ID3算法实现决策树，ID3算法能处理的数据类型是：自变量和因变量都是离散型。假设自变量有3个：天气情况（好、坏）、是否周末（是、否）、是否有促销（有、没用）。因变量有1个：销售数量（高、低），则我们决策树叶节点都会是高、低这两种情况之一。ID3算法是基于信息熵来选择属性的
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2024-07-09 04:58:39
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一. 决策树简介决策树（Decision Tree），它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型，作为一种归纳学习算法，其重点是将看似无序、杂乱的已知数据，通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知数据的树状模型，每一条从根结点（对最终分类结果贡献最大的属性）到叶子结点（最终分类结果）的路径都代表一条决策的规则。决策树就是形如下图的结构（机器学习西瓜书的图）：二. 决策树的基本流程话不多说
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2024-04-09 19:48:59
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java 树形列表 java 树形结构 代码
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2023-05-25 00:03:38
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1. 数据结构 2. 结构组装// 创建一级和二级的实体类
@Data
public class TwoSubject {
private String id;
private String title;
} @Data
public class OneSubject {
private String id;
priva
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2023-06-06 15:16:46
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具体逻辑public List<JobsTreeList> findJobTreeListByJobId(Integer jId, Locale locale) {
// 相同岗位存在多个树形内 or 同一树形不同的位置导致不能够通过root节点像下查询采用向上查询 java处理成树形的方法
List<JobsTreeList> back
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2023-06-23 17:09:27
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ID3决策树也是决策树的一种，其作用在于根据已有数据训练决策树，并通过决策树的分支实现对新数据的分类，是一种有监督的学习。 在生成决策树的过程中，ID3使用的信息熵增益对子节点类别进行确定。根据信息熵越是有序的数据熵值越低，信息熵增益越大表示当前属性对于数据的分类结果越好。 信息熵计算公式: Info=−∑i=1nP(xi)∗log2P(xi)信息增益:
Gain(A)=Info(D)−In
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2023-10-19 00:11:34
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ID3就不介绍了，最终的决策树保存在了XML中，使用了Dom4J，注意如果要让Dom4J支持按XPath选择节点，还得引入包jaxen.jar。程序代码要求输入文件满足ARFF格式，并且属性都是标称变量。 001 package dt;
002
003 import java.io.BufferedReader;
004 import java.io.File;
005 import java.
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2024-05-22 17:46:03
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需要实现一个文件目录树，用于文件的快速查询，因此打算实现一个快速的树形结构。设计思路是所有树节点均存储在map中，根中保留有子节点的key的Set字段child。因此树也可以根据需要改造成为有序树，可以修改childInit或使用构造器Forest(Supplier<? extends Set<K>> childInit)即可将默认的HashSet修改为TreeSet。完
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2023-08-15 23:44:00
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好久就想写博客了，苦苦因为没时间...没关系。从现在开始，每天我都会努力抽出点时间来进行做一次总结。把我认为在项目需求中认为很有用的东西，展示给大家，希望大家一起学习，一起进步。第一次做总结，写的不好的，提出来一起学习，谢谢。 分析： 在业务需求总，我们总会碰到一些业务。比如：对上下级的用户关系进行遍历，对资源权限进行遍历...等等。
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2023-08-28 12:46:13
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前言懒惰是技术的重要驱动力 现在大部分都是后端封装树形结构，第一次做的时候想从网上找通用，发现大部分都是要用类的get/set方法，不一样就要改，毕竟懒，改就改改，后来发现部门要，地区要，分类要，于是想着就把之前的用注解和反射做成通用的，当时改的下面这种的改完之后在我的电脑上测试发现处理456条数据要3000毫秒左右(测试结果不同的电脑不一样)，这。。。不行。 终于在今天凌晨4点的时候灵光一闪，把
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2024-07-04 12:48:40
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1使用 第一个儿子/下一兄弟表示法 来表示树树节点定义如下：private class TreeNode
{
String data;
TreeNode firstChild;
TreeNode nextSibling;
public TreeNode(String data, TreeNode firstChild,
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2023-06-29 19:19:32
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一、决策树简介决策树（DecisionTree），又称为判定树，是另一种特殊的根树，它最初是运筹学中的常用工具之一；之后应用范围不断扩展，目前是人工智能中常见的机器学习方法之一。决策树是一种基于树结构来进行决策的分类算法，我们希望从给定的训练数据集学得一个模型（即决策树），用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果，决策树模型构建成功后，对样本的分类效率也非常高。二、决策树的优缺
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2024-05-29 20:12:39
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java实现树型结构方法
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2023-06-30 18:38:01
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前端需要在页面展示一棵完整的目录树，在这里记录一下demo
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2023-05-31 22:10:35
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import java.awt.*;
import javax.swing.*;
import javax.swing.tree.*;
import javax.swing.event.*;
public class MyFrame extends JFrame {
private JTree tree;
public MyF
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2023-06-12 19:58:38
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摘要：这篇Vue栏目下的“vue实现的树形结构加多选框示例”，介绍的技术点是“树形结构、Vue、多选框、结构、实现、示例”，希望对大家开发技术学习和问题解决有帮助。本文实例讲述了vue实现的树形结构加多选框。分享给大家供大家参考，具体如下：前面说了如何用递归组件来写vue树形结构，写了树形结构还要在前面加多选框，然后往数组里push选项，并在左边显示出来，然后左边进行拖拽排序，拖拽排序上一篇文章我
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2024-06-06 13:00:47
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工作中可能会碰到一个表中存在父子关系，需要查询多级结构的树形数据场景（如图1-1），因此我们可以使用递归来实现首先我建了一个测试的菜单表： 其中最顶级的菜单的父类ID是用0表示的，下面我们就来查询这张表代码演示建一个返回菜单数据的实体类public class Menu {
/** 主键id */
private long ID;
/** 父类主键 *
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2023-08-30 14:51:52
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树结构数据封装前言一、树结构表模式二、树结构案例2.1 原生Java递归循环实现2.1.1 创建实例对象2.1.2 编写测试类2.1.3 返回Json结果集2.2 使用Jdk的Stream流实现2.2.1 创建实例对象2.2.2 编写测试类3.3 使用MyBatis的递归循环3.1.1 创建表3.1.2 创建实例对象3.1.3 编写API接口类3.1.4 编写MyBatis数据层3.1.5 返回
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2024-04-10 12:47:08
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2023-08-01 21:17:54
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概述在项目中，我们经常涉及单张表数据进行树形目录结构展示（即具有层级关系的数据结构），比如菜单层级展示、商品分类展示等。思路单张表之间要具备层级关系，必然会有能体现父子之间的字段，比如常见的id和parentId 比如这样一张表 pid为0时即为最高层级，pid为 1366的是id为1366的孩子，在上面的体现是裤子和上衣都在衣服这一个分类下面 要实现这张表树形结构的展示，我们一方面得在该表对应的
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2023-06-08 01:13:28
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