通过下面的方式可以查看WPF的控件树，分为两种：逻辑树和视觉树。其中逻辑树是视觉树的子集。 public Window1() { InitializeComponent(); Debug.WriteL...
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2010-01-16 11:03:00
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1.开发简单Java应用程序
1-1:什么是程序
程序：为了让计算机执行某些操作或解决某个问题而编写的一系列有序指令的集合。
1-2:为什么学习Java
Java是现在的主流
1-3:Java可以做什么
Java可以做出非常炫的图像效果
1-4:Java技术平台简介
a.JavaSE JavaEE-->javaSE-->操作系统（包括运行环境等Windwos 2003等）
b
逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。它是 将问题的所有了问题分层罗列，从最高层
原创
2022-10-31 12:53:00
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树的定义树：n（n≥0）个结点的有限集合。 当n＝0时，称为空树； 任意一棵非空树满足以下条件： ⑴ 有且仅有一个特定的称为根的结点； ⑵ 当n＞1时，除根结点之外的其余结点被分成m（m>0）个互不相交的有限集合T1,T2,… ,Tm，其中每个集合又是一棵树，并称为这个根结点的子树。树的定义是采用！！递归！！方法树的遍历操作1.树的遍历：从根结点出发，按照某种次序访问树中所有结点，使得每个结
# 数据分析 逻辑树的实现
## 概述
数据分析逻辑树是一种常用的数据分析方法，用于处理大量的数据，并根据预先定义好的逻辑进行数据过滤、转换和汇总。在本文中，我将向你介绍如何实现一个简单的数据分析逻辑树，并提供每个步骤所需的代码和解释。
## 流程概览
下面是实现数据分析逻辑树的整体流程的表格表示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 数据读取 |
| 步骤2
原创
2023-08-21 09:35:05
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分类问题是我们在各个行业的商业业务中遇到的主要问题之一。在本文中，我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论，逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）。 上面列出的算法都是用来解决分类问题（SVM和DT也被用于回归，但这不在我们的讨论
作者 Wise Wong 数据分析的下限，取决于逻辑归纳。与其说提高分析质量，不如说提升逻辑归纳能力。逻辑归纳，需要拥有良好的逻辑思维，并结合领域知识形成该领域的分析方法。而领域方法，进一步归纳则能够成为通用了方法论。关于数据分析，本文将从逻辑思维和分析方法2个角度进行解读，其中分析方法会介绍数据分析前的准备以及数据如何为我们创造长期价值。1数据分析应有的逻辑思维逻辑思维，是在
这篇就点到为止,挑重点讲 绘图方式有两种 1.继承UIElement,重写OnRender方法2.DrawingVisual 轻量级绘图，只提供显示和测试点击功能,DrawingVisual继承自Co...
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2010-08-07 01:33:00
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决策树决策树(Decisiontree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。简单来说：通过对样本数据的训练，得到N多的规则，然后跟具这N条规则，判定新样本的结果。优点：规则可理解、计算量不大、可处理连续和种类的字段、可得到字段重要程度。缺点：1) 对连续性的
简单介绍机器学习主要分为俩大类：分类问题和回归问题。决策树是常用的分类学习算法，当然也能用于处理回归问题，同时也适合集成学习比如随机森林，作为机器学习的入门算法今天简单介绍一下决策树算法的原理和实现(python)决策树的特点：优点决策树易于理解和实现。对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的，而且能够同时处理数据型和常规型>属性，在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结
# Spark 决策树与逻辑回归
在机器学习领域，决策树和逻辑回归是两种常用的分类算法。它们可以用于解决各种问题，例如预测股票价格、垃圾邮件过滤等。在本文中，我们将介绍如何使用 Apache Spark 中的决策树和逻辑回归模型进行分类任务，并提供相应的代码示例。
## Spark 决策树
决策树是一种基于树结构进行决策的机器学习算法。它通过将特征空间划分为不同的区域，每个区域对应一个决策结
原创
2023-08-03 08:03:38
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背景所有业务都会面对“为什么涨、为什么降、原因是什么？”这种简单粗暴又不易定位的业务问题。为了找出数据发生异动的原因，业务人员会通过使用多维查询、dashboard等数据产品锁定问题，再辅助人工分析查找问题原因，这个过程通常需要一天时间。几乎每种业务角色的用户都在做相似的分析，但在业务方分析人员发生工作变动时，分析方法难以得到较好传承。因此我们需要一款自动给出分析结论的智能化数据产品来解决上面的问
原创
2021-05-12 08:35:50
409阅读
数据挖掘——分类
分类：有监督的学习
聚类：无监督的学习
分类过程：使用类标签已知的样本去建立分类函数或分类模型，应用分类模型能把数据库中的类标签未知的数据进行归类。
分类二阶段：分类是过程，预测（决策变量是类标签，此处为广义预测）是目的。
分类算法：
决策树、逻辑回归、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类、KNN（K近邻）、随机森林。
故障树分析法（Fault Tree Analysis，FTA）是在对系统的可靠性进行分析时最常用的方法之一。FTA方法是指在系统设计或改进过程中，通过对可能造成系统故障的各种因素（包括硬件、软件、环境、人为因素等）进行分析，画出逻辑框图（即故障树），从而确定系统故障原因的各种可能组合方式及其发生概率，并以此计算系统的故障概率，采取相应的措施，以提高系统可靠性的一种设计分析方法和评估方法。故障树分析
数据结构之红黑树RBT引言红黑树的性质红黑树与[AVL树]()的比较红黑树的平衡代码理解 引言HashMap底层实现（JDK<=1.7数组+链表，JDK>=1.8数组+链表+红黑树）；Hash值产生碰撞后，链表长度>8时会由链表转换为红黑树，而当红黑树的节点<6时，会由红黑树转换为链表。红黑树的性质红黑树是一种特殊的二叉查找树，他在每个节点增加了一个存储记录节点的颜色，可
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2023-08-29 15:21:29
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一.摘要 逻辑树与视觉树属于WPF的基本概念,学过WPF或者Silverlight的朋友一定会对其有所耳闻,这篇文章将来探讨逻辑树与视觉树的特质以及两者的区别 二....
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2010-08-06 12:47:00
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1、表达式 再说表达式前，我们回顾下基本数据类型中的boolean类型，它是一种非真即假的数据类型，所有只有true和false两个值，默认取值为false。 像关系运算符、逻辑运算符和条件运算符都与boolean类型相关关系表达式 关系运算符:>、>=、&l
决策树回归 Decision Tree Regression 带有决策树的 1D 回归。 决策树用于拟合正数曲线和加噪声观测。因此，它学习接近主数曲线的局部线性回归。 我们可以看到，如果树的最大深度（由最大深度参数控制）设置得过高，则决策树会学习训练数据的细节，并从噪声中学习，即它们过度拟合。
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2023-03-17 21:13:55
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一 、决策树原理： 基本的分类与回归方法，通过对每个结点进行划分，选择“是”和“否”。 对于分类问题：测试样本点到达的叶子节点，输出分类结果。 对于回归问题：测试样本点到达的叶子节点上所有样本点输出值的平均值，即为测试样本点的输出值；对于决策树来说，回归和分类唯一的区别在于最终通过叶子节点（预测阶段，测试样本点所到达决策树的
在很多数据分析场景中我们需要梳理分析的逻辑，需要进行指标从大到小的拆分，这时候我们可以顺着影响分析结果的因素进行层层溯源，从
原创
2023-03-03 01:27:54
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