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Python写算法二元决策

二元决策就是基于属性做一系列的二元(是/否)决策。每次决策对应于从两种可能性中选择一个。每次决策后,要么引出另外一个决策,要么生成最终的结果。一个实际训练决策的例子有助于加强对这个概念的理解。...,他们使用决策来实现梯度提升(gradient boosting) 算法(本章将会学到该集成方法)。...1.4 二元决策的过拟合 上节介绍了如何训练任意深度的二元决策。那么有没有可能过拟合一个二元决策?本节介绍如何度量和控制二元决策的过拟合。二元决策的过拟合原因与第4章和第5章的有所不同。...二元决策的参数(的深度、最小叶节点规模等等)可以用来控制模型的复杂度,类似过程已经在第4章和第5章看到。 二元决策过拟合的度量 图6-8展示了决策的深度增加到6会发生什么。...在某些环境下,可以直接使用相关数学结果简化这个过程。 本节了提供二元决策的背景知识,二元决策本身就是一个很好的预测工具,值得深入研究。但是这里提出的目的是将其作为集成方法的背景。

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离散数学与组合数学-02二元关系

本文为离散数据与组合数学电子科技大学王丽杰老师的课程笔记,详细视频参考 【电子科技大学】离散数学(上) 王丽杰 【电子科技大学】离散数学(下) 王丽杰 latex的离散数学写法参考: 离散数学与组合数学...-01 离散数学公式 !...2.2 关系的定义 2.2.1 二元关系定义与案例 设 A, B 为两个非空集合,称A × B 的任意子集 R 为从 A 到 B 的一个二元关系,简称关系 (relation)。...2.2.2 二元关系的数学符号 定义 1 若序偶 \in R ,通常把这一事实记为 xRy,读作“x 对 y 有关系 R”; 2 若序偶 \not\in R ,...枚举二元关系 2.2.3 定义域和值域 2.2.4 二元关系概念的推广 2.3 关系的表示 2.3.1 集合表示法 2.3.2 图形表示关系 2.3.3 关系矩阵表示法 2.3.4 布尔矩阵运算

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离散数学与组合数学-02二元关系上

本文为离散数据与组合数学电子科技大学王丽杰老师的课程笔记,详细视频参考 【电子科技大学】离散数学(上) 王丽杰 【电子科技大学】离散数学(下) 王丽杰 latex的离散数学写法参考:...离散数学与组合数学-01 离散数学公式 !...2.2 关系的定义 2.2.1 二元关系定义与案例 设 A, B 为两个非空集合,称A × B 的任意子集 R 为从 A 到 B 的一个二元关系,简称关系 (relation)。...2.2.2 二元关系的数学符号 定义 1 若序偶 \in R ,通常把这一事实记为 xRy,读作“x 对 y 有关系 R”; 2 若序偶 \not\in R ,...枚举二元关系 2.2.3 定义域和值域 2.2.4 二元关系概念的推广 2.3 关系的表示 2.3.1 集合表示法 2.3.2 图形表示关系 2.3.3 关系矩阵表示法 2.3.4 布尔矩阵运算

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离散数学-二元关系、闭包的概念

二元关系 设S是一个非空集合,R是关于S的元素的一个条件.如果对S中任意一个有序元素对(a,b),我们总能确定a与b是否满足条件R,就称R是S的一个关系(relation).如果a与b满足条件R,则称...a与b满足条件R,则称a与b有关系R,记做aRb;否则称a与b无关系R.关系R也成为二元关系....定义: 集合 X 与集合 Y 上的二元关系是 R=(X, Y, G(R)) 当中 G(R),称为R 的图,是笛卡儿积 X × Y的子集.若 (x,y) ∈ G(R) 则称 x 是 R-关系於 y 并记作...性质1 集合A上的二元关系R的闭包运算可以复合,例如: ts(R)=t(s(R)) 表示R的对称闭包的传递闭包,通常简称为R的对称传递闭包。而tsr(R)则表示R的自反对称传递闭包。...性质3 设R是集合A上的二元关系,则有 (a)rs(R)=sr(R); (b)rt(R)=tr(R); (c)ts(R)⊇ st(R)。

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【C++】STL 算法 ⑥ ( 二元谓词 | std::sort 算法简介 | 为 std::sort 算法设置 二元谓词 排序规则 )

文章目录 一、二元谓词 1、二元谓词简介 2、 std::sort 算法简介 3、 代码示例 - 为 std::sort 算法设置 二元谓词 排序规则 一、二元谓词 1、二元谓词简介 " 谓词 ( Predicate...: 接受两个参数 谓词的 函数体 中 根据 传入的 参数 进行计算 , 并返回 true 或 false 布尔值 ; " 二元谓词 " 就是 接受 两个 参数 的 谓词 , " 谓词 " 是 返回 布尔...C++ 标准模板库 ( STL , Standard Template Library ) 中的 std::sort 算法 是 " 排序算法 ",其底层 算法原理就是 使用 排序算法 对容器中的元素进行排序..., 元素类型以及比较函数的影响 , 如 递归层次比较深 有可能出现极端情况 ; sort 算法 的 空间复杂度 : sort 算法是一种 原地排序算法 , 该算法不需要额外的存储空间来保存排序结果 ;..., 默认使用快速排序 sort(vec.begin(), vec.end(), Compare()); 3、 代码示例 - 为 std::sort 算法设置 二元谓词 排序规则 在下面的代码中

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二元中和为某一值的全部路径

题目:输入一个整数和一棵二元。从的根结点開始往下訪问一直到叶结点所经过的全部结点形成一条路径。打印出和与输入整数相等的全部路径。...比如输入整数22和例如以下二元 则打印出两条路径:10, 12和10, 5, 7。...二元结点的数据结构定义为: struct BinaryTreeNode // a node in the binary tree { int m_nValue; //...current sum currentSum -= pTreeNode->m_nValue; path.pop_back();} 细致看代码,你会发现,这样的方法遍历了解空间,...全部的叶子节点都会訪问到, 假设二叉是这种呢: 依照这样的方法,20的两个孩子都会訪问到,可是,这在做无用功,由于,题目要求的是从根节点到叶子节点的路径和为22,当訪问到20的时候

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算法——

: 定义: 是n个节点的有限集。n=0时称为空。...在任意一颗非空中: (1)有且仅有一个特定的称为根(Root)的结点, (2)当n>1时,其余结点可分为m(m>0)个互不相交的有限集T1、T2、T3、……Tm,其中每一个集合本身又是一颗,并称为根的子树...,如下图 概念: 的结点包含一个数据元素及若干指向其子树的分支。...的度是内各结点的度的最大值。因为这棵结点的度的最大值是结点D的度为3,所以的度也为3,如下图:  结点的子树的根称为该结点的孩子,相应的,该结点称为孩子的双亲。...双亲在同一层的结点互为堂兄弟,中结点的最大层次称为的深度或者高度,如下图: 的父节点表示法: 1 import java.util.ArrayList; 2 import java.util.List

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算法

的最大层次数 节点高度:以节点为根的子树的深度/高度 有序:以兄弟节点为根的子树交换位置得到的新视作与原来的不同的 无序:以兄弟节点为根的子树交换位置得到的新视作与原来的相同的 如果是无序...,上述两个可以当作是同一颗;如果是有序,上述两个不能当作是同一棵。...二叉 定义 二叉是一种每个节点度都不大于2的。其中,每个节点的子节点有左右之分且左右子节点所在的子树不可以交换位置,即二叉是一棵有序。 上述是两颗不同的二叉。...特殊的二叉 满二叉 所有叶子节点全部在最底层,且所有非叶子节点度都是2的 上述中就蓝色的是满二叉。...平衡二叉(AVL) 如果二叉中每个节点的左右子树高度差都不大于1,则这棵二叉就是平衡二叉 平衡二叉经典的应用场景就是与二叉搜索结合,形成平衡二叉搜索

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离散数学中集合上二元关系的判定及实现

输入一个集合的二元关系,判定其是否满足自反性、反自反性、对称性、反对称性、传递性。并求出自反、对称和传递闭包。 大二上学期时的写的代码,C++语言实现。...private: int R[11][2];//存储关系R int R1[11][2], R2[11][2], R3[11][2];//分别存储自反,对称,传递闭包 int m,n;//分别存储二元关系...R中的最大值和最小值 int o;//存储二元关系个数 int M[10][10];//存储转换后的矩阵 public: Relation()//构造函数 { n = 10; m = -...t][j] == 1) { for (int k = n; k <= m; k++) { M[j][k] = M[t][k] || M[j][k];//Warshall算法求解传递闭包...} } } } for (int i = n; i <= m; i++)//将矩阵反转回二元数组 { for (int j = n; j <= m; j++) {

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【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法5:决策之CART算法

目录 CART概述 回归 分类 剪枝 Python实现示例:分类数学推导+纯Python实现机器学习算法4:决策之ID3算法中笔者已经对决策的基本原理进行了大概的论述。...本节将在上一讲的基础上继续对另一种决策算法CART进行讲解。 CART概述 所谓CART算法,全名叫Classification and Regression Tree,即分类与回归。...顾名思义,相较于此前的ID3算法和C4.5算法,CART除了可以用于分类任务外,还可以完成回归分析。完整的CART算法包括特征选择、决策生成和决策剪枝三个部分。 ?...无论是回归还是分类,其算法核心都在于递归地选择最优特征构建决策。 除了选择最优特征构建决策之外,CART算法还包括另外一个重要的部分:剪枝。...这种按照最小平方误差准则来递归地寻找最佳特征和最优切分点构造决策的过程就是最小二乘回归算法。 完整的最小二乘回归生成算法如下:(来自统计学习方法) ?

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初级算法-

摘要 的大部分问题都可以通过递归解决,即求一个的某个值可以转化为求左子树/右子树的值 二叉的最大深度 二叉最大深度就是max(左子树的最大深度,右子树的最大深度) + 1(根节点) public...right + 1: left+1; } 验证二叉搜索 二叉搜索是自左向右的有序,可以通过中序遍历,然后判断中序遍历的结果是否有序 public boolean isValidBST(TreeNode...二叉搜索本身就是有序的,所以将有序数组转换为二叉搜索,就是按照左根右的顺序构建树,根节点就是中间的值,使用递归来解决 public TreeNode sortedArrayToBST(int[] nums..., mid -1); head.right = generateSortedArray(nums, mid+1,end); return head; } 初级算法...(2)-链表 初级算法-动态规划

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算法篇:之翻转

算法: 个人觉得这种类型题目的根本在于对题目的理解,所以理解翻转二叉的定义就很重要。...我们先看下什么是翻转二叉:翻转的意思就是根节点不变,左右子树交换位置,当然这里的左右子树也得是翻转之后的二叉。 解法: 1.空节点和单个节点的二叉是不需要翻转的。...题目2: 解法: 是题目1的变形题目:二叉部分翻转我们观察翻转二叉会发现,翻转后的节点他们所处的层次没有变化,只是左右交换了位置,基于这个原因,我们将本题目拆分成。...1.两棵的左子树与右子树都相同。 2.两棵的左子树==右子树,并且右子树==左子树。 3.两棵都为nil的话,是相同的。 4.两棵一棵为nil,则不相同。...5.两棵的根节点数值不相同则整棵就不相同。 https://leetcode-cn.com/problems/flip-equivalent-binary-trees/ ?

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数学之美》与算法

数学之美》是一本非常好的算法进阶书,它与吴军老师从事的工作领域密切相关,所以工程性很强。半年时间断断续续读完此书,这里做个笔记,也希望能帮助还未读过本书的同学快速了解主要内容。...一元马尔可夫模型假定,P(w4|w1,w2,w3)约等于P(w4|w3),即仅与前一个字相关,而二元模型下P(w4|w1,w2,w3)约等于P(w4|w2,w3),当然计算量也更大。...维特比算法其实就是一种动态规划算法(动态规划算法是地图导航、3/4/5G通讯、基于有限状态机的通讯地址分析等场景下的基础算法,不了解的同学建议先读下《算法导论》第15章),它也用到了计算机编程中常用的递归思想...当然,《数学之美》中还介绍了矩阵的奇异值分解、贝叶斯网络两种更快速的方法分类,这里不再介绍。...当然,《数学之美》书中远不止以上6点所介绍的算法,通过通俗易懂的方式点到为止的介绍诸多实用算法,这体现了吴军老师的深厚功力,这本书值得从事计算机领域工作的同学一读。最后列出我的读书笔记思维导图: ?

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算法、逻辑、数学的关系

文章目录 一、对算法的思考: 二、算法学习的效果: 三、效果体现、拓展: 1、逻辑是什么? 不同阶段表现: 特点: 怎么做: 2、数学是什么?...现实世界的模型: 四、现实问题、编程、算法数学的关系: 五、好看、直观 vs 繁琐、抽象对比: 六、一些心得: 一、对算法的思考: 算法为什么老和 数据结构 混在一起? 相辅相成、唇齿的关系。...线性数据结构(数组、堆栈、列队)、、图等 二、算法学习的效果: 1、在最复杂的逻辑思维、纯抽象思维中来锻炼锻炼逻辑能力。 2、让人变的细心。锻炼出缜密的思维逻辑,告别凭感觉、大概、简单的思维。...四、现实问题、编程、算法数学的关系: 1、编程笼统的说是解决现实问题的。细致的说就是用数据结构和算法解决现实问题。 2、数学算法的具体、科学的抽象。小到临界值、细节,大到无限大。...自己设计代码、研究、使用二叉的时候,才发现掌握了那几点就好搞多了。 重点: 数学公式是为了方便你,不是为难你。你不是一直在找别人的肩膀吗?????

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