在有序树中，把Ti (1≤i≤m)称作根的第 i 个子树。因为计算机表示定义了树的一种隐含次序，所以大多数情况下假定所讨论的树都是有序的，除非另有说明。...森林是树的扩展概念，它是由多个树组成的集合。在计算机科学中，森林也被广泛应用于数据结构和算法设计中，特别是在图论和网络分析等领域。 5.1.3 树的术语 1....在图5.1中，节点B有一个子树，其度为1；节点A有三个子树，其度为3；因此，这棵树的度为3，可以称为3元树（3-ary tree）。...5.1.4 树的表示 可参照：【数据结构】树与二叉树（二）：树的表示C语言：树形表示法、嵌套集合表示法、嵌套括号表示法 、凹入表示法 关于树（二叉树）的基础操作有待进一步更新~ 1．树形表示法 树形表示法是一种图形化的表示方法...，使用节点和边来表示树的结构。
嵌套集合模型 安装要求 PHP>=5.4 laravel>=4.1 v4.3版本以后支持Laravel-5.5 v4版本支持Laravel-5.2、5.3、5.4 v3版本支持Laravel-5.1 v2...它可以为一个新创建的node或者是从数据库中取出的node 插入节点（node） 每次插入或者移动一个节点都要执行好几条数据库操作，所有强烈推荐使用transaction. 注意！...node自身 $result = Category::whereDescendantOrSelf($node)->get(); 构建树 在获取了node的结果集合后，我们就可以将它转化为树，例如： $tree...有时你并不需要加载整个树而是只需要一些特定的子树： $root = Category::descendantsAndSelf($rootId)->toTree()->first(); 通过一个简单的查询我们就可以获得子树的根节点和使用...从v3.1往后支持修复树，通过parent_id字段的继承信息，给每个node设置合适的lft 和 rgt值 Node::fixTree(); 作用域（scope） 假设你有个Memu模型和MenuItems
森林是树的扩展概念，它是由多个树组成的集合。在计算机科学中，森林也被广泛应用于数据结构和算法设计中，特别是在图论和网络分析等领域。...、路径、路径长度、结点的深度、树的深度 5.1.4 树的表示 【数据结构】树与二叉树（二）：树的表示C语言：树形表示法、嵌套集合表示法、嵌套括号表示法 、凹入表示法 5.2 二叉树 5.2.1 二叉树...定义 二叉树是一种常见的树状数据结构，它由结点的有限集合组成。一个二叉树要么是空集，被称为空二叉树，要么由一个根结点和两棵不相交的子树组成，分别称为左子树和右子树。...在二叉树中，根结点是整个树的起始点，通过根结点可以访问到整个树的其他结点。每个结点都可以看作是一个独立的二叉树，它的左子树和右子树也是二叉树。...注意，这里我们约定数组索引从1开始，而不是从0开始，在使用数组存储完全二叉树时，需要留出A[0]位置不使用。 典例 首先，我们按照完全二叉树的结点顺序进行编号，从上到下、从左到右依次编号。
树的深度或高度: 树中结点最大的层数。 有序树: 指树中结点的各子树从左至右是有次序的，否则称为无序树。 森林: 指n(n>=0)棵互不相交的树的集合。...根据树的概念可知: 树中任一个结点都可以有零个或多个后继结点( 孩子)，但最多只能有一个前趋结点(双亲);根结点无双亲，叶子结点无孩子; 祖先与子孙的关系是父子关系的拓展; 有序树中兄弟结点之间从左至右有次序之分...(4)树的深度为3。 6.1.2 树的逻辑表示方法 树的常用表示方法有以下4 种: 树形图法、嵌套集合法、广义表表示法和凹入表示法。...2.嵌套集合法 嵌套集合法采用集合的包含关系表示树，如图6.5所示。 3.广义表表示法 广义表表示法以广义表的形式表示树，利用广义表的嵌套区间表示树的结构，如：A(B，C(E，F)，D(G))。...2.孩子表示法 使用指针表示出每个结点的孩子结点，即孩子表示法。由于每个结点的孩子结点个数不同，为了简便起见，孩子表示法中的每个结点的指针域个数是树的度。
模型 决策树学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则或者条件概率模型（在节点处取条件概率最大的进行分类）。决策树问题一般可以分成特征选择、决策树生成、剪枝三部分。...和C4.5不同的是，CART算法借助基尼函数来表示集合的不确定性，基尼指数值越大，样本集合的不确定性越大。...树的生成 剪枝 剪枝分为两个步骤 通过适当的剪枝产生一个子树列 选取一定的数据集根据基尼系数或者平方差误差进行交叉验证，从子树列找出最优决策树 由于对训练数据集误差的评价函数的特殊性（基尼指数或者平方误差...），在CART剪枝过程中我们可以只研究一个节点剪枝前后预测误差的变化情况。...对于决策树上任何一个节点t，如果不剪掉该节点，那么以该节点为根节点的损失函数可以写作： 图片 而且根据Breiman等人的证明，随着α\alphaα的增大，剪枝对应的子树列是不断嵌套的，也就是说我们可以根据计算每一个节点处
所以我们会看到针对集合操作的扩展方法，有很多都要使用 => 的调用方式，而OQL没有使用Lambda，它是怎么获取到查询对应的表名称和字段名称的呢？它是怎么实现SQL查询的层次结构的呢？...，也不需要Lambda表达式，更不需要表达式树，就能够直接获取到要查询的表名称和字段名称，写法比Linq更简洁，处理速度更快速。...这些集合都可以，但在编译原理中，对表达式的处理都是使用堆栈来做的，其中必有它的好处，以后会体会到。...因此可能出现OQLCompare使用的实体类在OQL中没有使用，从而产生错误的查询； OQLCompare中的的字段名与OQL缺乏相关性，因此只能通过“表名称.字段名称”这种形式来使用属性字段名，无法使用别名...，如果它的类型与当前节点的逻辑比较类型相同，那么对子树枝节点的处理就不需要使用括号了。
不同的算法使用不同的指标来定义"最好"： 分类问题，可以选择GINI，双化或有序双化； 回归问题，可以使用最小二乘偏差（LSD）或最小绝对偏差（LAD）。...这里用代价复杂度剪枝 Cost-Complexity Pruning(CCP) ---- 回归树的生成 回归树模型表示为： ?...样本集合 D 的基尼指数为： ? 其中 Ck 为数据集 D 中属于第 k 类的样本子集。...从整个树 T0 开始，先剪去一棵子树，生成子树 T1， 在 T1 上再剪去一棵子树，生成子树 T2， 重复这个操作，直到最后只剩下一个根节点的子树 Tn， 得到了子树序列 T0～Tn， 利用独立的验证数据集...那如果将 alpha 从小增大设置为一个序列，T 就可以从大到小得到相应的最优子树序列，并且还是嵌套的关系。 剪的时候，哪个树杈是可以被剪掉的呢？
本文将深入探讨.NET 9中LINQ的进阶优化技巧，助您充分释放应用性能潜力。...表达式树：LINQ提供程序将查询转换为表达式树，再编译为具体操作（如SQL语句）。不同提供程序的优化策略直接影响最终性能。...内存分析工具 // 使用dotMemory分析内存快照 var snapshot = memoryProfiler.GetSnapshot(); 终极优化 .NET 9的LINQ优化不是简单的性能参数调整...，而是从根本上重构查询执行模型。...分层优化：从数据源到呈现层实施全链路优化 2. 场景驱动：根据实际业务负载选择优化策略 3. 渐进式改进：通过A/B测试验证优化效果 4.
其大致步骤为： 初始化特征集合和数据集合； 计算数据集合信息熵和所有特征的条件熵，选择信息增益最大的特征作为当前决策节点； 更新数据集合和特征集合（删除上一步使用的特征，并按照特征值来划分不同分支的数据集合...1.2 划分标准 ID3 使用的分类标准是信息增益，它表示得知特征 A 的信息而使得样本集合不确定性减少的程度。 数据集的信息熵： 其中 表示集合 D 中属于第 k 类样本的样本子集。...2.4 缺点 剪枝策略可以再优化； C4.5 用的是多叉树，用二叉树效率更高； C4.5 只能用于分类； C4.5 使用的熵模型拥有大量耗时的对数运算，连续值还有排序运算； C4.5 在构造树的过程中，...CART 会产生一系列嵌套的剪枝树，需要从中选出一颗最优的决策树； 树选择：用单独的测试集评估每棵剪枝树的预测性能（也可以用交叉验证）。 CART 在 C4.5 的基础上进行了很多提升。...在回归模型中，我们使用常见的和方差度量方式，对于任意划分特征 A，对应的任意划分点 s 两边划分成的数据集 和 ，求出使 和 各自集合的均方差最小，同时 和 的均方差之和最小所对应的特征和特征值划分点
1.2.链式查询方法(逐步加工查询表达式中的每一个工作点) 在上面的链式设计模式中我们大概了解到如果构建一个形成环路的对象模型，这样就可以反复的使用对象集合来执行重复的查询操作。...1 /// 2 /// 根据 Base_Deptment 对象中的已有属性获取 Base_Deptment 对象集合。.../// 根据 Base_Deptment 对象中的已有属性获取 Base_Deptment 对象集合。...那么也不管我们想查询什么样的数据都需要我们创建成熟的对象模型才行，如果还是直接的将数据从服务器拖下来然后还是一个DataTable或者是一个DOM树，其实是意义不大的，我们需要的是能连续的在内存中对对象进行查询...当我们把数据从远程服务器中查询到内存中后需要使用我们创建的对象模型对象化它，为Linq to object做准备。
顺便借此机会解释一下，本人觉得LINQ的使用文章网上铺天盖地，实在没有什么必要更没有价值去写，网上的LINQ使用性的文章从入门到复杂的应用实在是太多了，不管是什么级别的程序员都能找到适用的文章。...还有就是继承IEnumerable对象让我们自己的集合类型具备LINQ的强类型的查询能力。当然具体要看我们需求，从技术角度看目前只有这两点可以扩展。...那么在IQueryable中是通过执行Provider程序来获取数据，减少在一开始就获取数据的性能代价。...详细的原理在下面几小节中具体分析。 最后Orderlist将是一个IQueryable类型的对象，该对象中包含了完整的表达式树，这个时候如果我们不进行任何的使用将不会触发数据的查询。...如果想立即获取orderlist中的数据可以手动执行orderlist.Provider.Execute(orderlist.Expression)来获取数据。
可使用相同的基本查询表达式模式来查询和转换 SQL 数据库、ADO .NET 数据集、XML 文档和流以及 .NET 集合中的数据。...使用 lambda 声明运算符=>（读作 goes to） 从其主体中分离 lambda 参数列表。...不过若在表达式树中，则不得在 Lambda 表达式中使用方法调用。...表达式树是另外一个东西，我们现在使用的ORM框架就是将lambda转换为sql，这个过程使用表达式树技术,比如EF查询中，如果我们写一个Console.WriteLine()表达式树是没办法转换的，想一下这个调用对于...可使用相同的基本查询表达式模式来查询和转换 SQL 数据库、ADO .NET 数据集、XML 文档和流以及 .NET 集合中的数据。
森林是树的扩展概念，它是由多个树组成的集合。在计算机科学中，森林也被广泛应用于数据结构和算法设计中，特别是在图论和网络分析等领域。...、路径、路径长度、结点的深度、树的深度 5.1.4 树的表示 【数据结构】树与二叉树（二）：树的表示C语言：树形表示法、嵌套集合表示法、嵌套括号表示法 、凹入表示法 5.2 二叉树 5.2.1 二叉树...定义 二叉树是一种常见的树状数据结构，它由结点的有限集合组成。一个二叉树要么是空集，被称为空二叉树，要么由一个根结点和两棵不相交的子树组成，分别称为左子树和右子树。...在二叉树中，根结点是整个树的起始点，通过根结点可以访问到整个树的其他结点。每个结点都可以看作是一个独立的二叉树，它的左子树和右子树也是二叉树。...二叉树的形状可以各不相同，它可以是平衡的或者不平衡的，具体取决于结点的分布情况。在二叉树中，每个结点的左子树和右子树都是二叉树，因此可以通过递归的方式来处理二叉树的操作。 3.
线性回归模型需要拟合全部的样本点（局部加权线性回归除外）。当数据拥有众多特征并且特征之间的关系十分复杂时，构建全局模型的想法就不切实际。...本篇介绍一个叫做CART(Classfication And Regression Trees，分类回归树）的算法。先介绍一种简单的回归树，在每个叶子节点使用y的均值做预测。...回归树使用二元切分来处理连续型变量。具体的处理方法是：如果特征值大于给定的阈值就走左子树，否则就进入右子树。...leafType, errType, ops) retTree['right'] = createTree(rSet, leafType, errType, ops) return retTree 树的数据结构使用嵌套的字典实现...模块中，会多次用到递归: def getNumLeafs(regTree): '''返回叶子节点的数目（树的最大宽度）''' numLeafs = 0 leftTree = regTree
, T2, …, Tm (m>0)，其中T1, T2, …, Tm又都是树，称作root(T)的子树。...换句话说，森林由多个树组成，这些树之间没有交集，且可以按照一定的次序排列。在森林中，每棵树都是独立的，具有根节点和子树，树与树之间没有直接的连接关系。 ...森林是树的扩展概念，它是由多个树组成的集合。在计算机科学中，森林也被广泛应用于数据结构和算法设计中，特别是在图论和网络分析等领域。...2．嵌套集合表示法 嵌套集合表示法使用集合的嵌套结构来表示树：每个集合代表一个节点，而集合中的元素表示该节点的子节点。通过嵌套的方式，可以表示出树的层次结构。...return 0; } 3．嵌套括号表示法 嵌套括号表示法使用括号来表示树的结构：每对括号代表一个节点，而括号内的内容表示该节点的子节点。
其大致步骤为： 初始化特征集合和数据集合； 计算数据集合信息熵和所有特征的条件熵，选择信息增益最大的特征作为当前决策节点； 更新数据集合和特征集合（删除上一步使用的特征，并按照特征值来划分不同分支的数据集合...1.2 划分标准 ID3 使用的分类标准是信息增益，它表示得知特征 A 的信息而使得样本集合不确定性减少的程度。 数据集的信息熵： 其中 表示集合 D 中属于第 k 类样本的样本子集。...CART 会产生一系列嵌套的剪枝树，需要从中选出一颗最优的决策树； 树选择：用单独的测试集评估每棵剪枝树的预测性能（也可以用交叉验证）。 CART 在 C4.5 的基础上进行了很多提升。...3.4 剪枝策略 采用一种“基于代价复杂度的剪枝”方法进行后剪枝，这种方法会生成一系列树，每个树都是通过将前面的树的某个或某些子树替换成一个叶节点而得到的，这一系列树中的最后一棵树仅含一个用来预测类别的叶节点...然后用一种成本复杂度的度量准则来判断哪棵子树应该被一个预测类别值的叶节点所代替。这种方法需要使用一个单独的测试数据集来评估所有的树，根据它们在测试数据集熵的分类性能选出最佳的树。
作者：xiaoyu 介绍：一个半路转行的数据挖掘工程师 相信很多朋友已经对决策树很熟悉了，决策树是机器学习中的一种基本的可用于分类与回归的方法，它是一些集成学习如GBDT，XGboost等复杂模型的基础...我并不建议这么做，我个人对整个树模型的学习过程总结了一个流程： 本篇开始进入树模型系列，从最简单的决策树开始，按照上面这个学习流程，循序渐进，直到复杂模型Xgboost。...▍决策树概述 不同于逻辑回归，决策树属于非线性模型，可以用于分类，也可用于回归。它是一种树形结构，可以认为是if-then规则的集合，是以实例为基础的归纳学习。...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。...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： 对于二类分类问题,若样本属于正类的概率为 p，则基尼指数为： 对于给定的样本集合D，其基尼指数定义为：
相信很多朋友已经对决策树很熟悉了，决策树是机器学习中的一种基本的可用于分类与回归的方法，它是一些集成学习如GBDT，XGboost等复杂模型的基础。...我并不建议这么做，我个人对整个树模型的学习过程总结了一个流程： ? 本篇开始进入树模型系列，从最简单的决策树开始，按照上面这个学习流程，循序渐进，直到复杂模型Xgboost。...▍决策树概述 不同于逻辑回归，决策树属于非线性模型，可以用于分类，也可用于回归。它是一种树形结构，可以认为是if-then规则的集合，是以实例为基础的归纳学习。...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。...因此，按照决策过程中特征从上到下的顺序，我们也可以将特征的重要程度进行排序。这也就解释了为什么树模型有feature_importance这个参数了。
、分支结点、结点的层数、路径、路径长度、结点的深度、树的深度 5.1.4 树的表示 【数据结构】树与二叉树（二）：树的表示C语言：树形表示法、嵌套集合表示法、嵌套括号表示法 、凹入表示法 5.2 二叉树...定义 二叉树是一种常见的树状数据结构，它由结点的有限集合组成。一个二叉树要么是空集，被称为空二叉树，要么由一个根结点和两棵不相交的子树组成，分别称为左子树和右子树。...在二叉树中，根结点是整个树的起始点，通过根结点可以访问到整个树的其他结点。每个结点都可以看作是一个独立的二叉树，它的左子树和右子树也是二叉树。...二叉树的形状可以各不相同，它可以是平衡的或者不平衡的，具体取决于结点的分布情况。在二叉树中，每个结点的左子树和右子树都是二叉树，因此可以通过递归的方式来处理二叉树的操作。 3....因为顺序存储方式需要使用连续的存储空间来存储所有结点，而非完全二叉树中存在许多空缺的位置，这些位置将被浪费掉。
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
