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
转载
2024-01-02 11:59:13
38阅读
<?php Class Category{ //一维数组无限级分类 Static Public function yiwei($cate,$pid=0){ $arr=array(); foreach($cate as $v){ if($v['pid'] == $pid
<?php // +---------------------------------------------------------------------- // | ThinkPHP [ WE CAN DO IT JUST THINK IT ] // +--------------------
转载
2016-02-18 09:24:00
109阅读
2评论
首先看数据库表：xp_cate 控制器： CateAction.class.php class CateAction extends Action{ function index(){ $cate=M('Cate'); $list=$cate->field("id,name,pid,path,concat(path,'-',id) as b
ThinkPHP Ajax for JQueryA:-------------------------------1. html[code="html"] 留言板 Title: [/code]ajaxText.js:...
原创
2023-03-20 20:29:47
86阅读
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 /
转载
2024-05-06 11:32:24
86阅读
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
转载
2024-04-21 13:02:53
46阅读
前言：很多时候我们在项目中需要用到树，有些树仅仅是展示层级关系，有些树是为了展示和编辑层级关系，还有些树是为了选中项然后其他地方调用选中项。不管怎么样，树控件都是很多项目里面不可或缺的组件之一。今天，博主打算结合自己的使用经历和网上找到的一些不错的树控件在这里做一个分享，希望能帮大家找到最合适的控件。还是那句话：控件没有最好，只有最合适。一、JQuery树形控件Jquery树形控件是一款基于JQu
转载
2023-10-08 15:35:46
172阅读
控制器field("id,name,pid,path,concat(path,'-',id) as bpath")->order('bpath')->select();foreach($list as $key=>$value){$list[$key]['count']=count(explode(...
转载
2014-11-30 15:37:00
208阅读
2评论
functiongetSonLists($upid=0,$space=''){$icon=array('│','├─','└─');//格式化的字符$category_type=$this->category_type;$map['up_id']=array('eq',$upid);//$map['id']=array('neq',1);$lists=M('Category')->wh
原创
2018-03-19 17:15:01
10000+阅读
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
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
转载
2024-04-20 12:17:04
86阅读
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
114阅读
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：
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
转载
2024-03-01 15:12:05
60阅读
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
转载
2024-03-26 11:08:30
65阅读
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：
转载
2023-12-16 20:52:16
81阅读
1、控制器 public function edit() { $id=(int)$_GET['id']; $model=M('category'); $result=$model->where("sta
原创
2013-01-24 13:16:01
482阅读
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
转载
2024-03-19 09:04:15
106阅读
thinkphp中如何实现无限级分类？一、总结1、数据表设计+递归算法 二、php实现无限级分类实例总结1、数据库数据如下：2、任务需求：给一个id，求自己和所有父亲。 3、实现代码如下：thinkphp中的模型层1 <?php 2 namespace app\index\model; 3 use think\Model; 4 5 class Base extends Model 6 {
转载
2018-05-29 00:58:00
79阅读
