title'],40)} {/loop} {/pc} {/loop} 关于 loop subcat 不明白的朋友请看 PHPCMS
有时咱们需要制作二级分类，三级分类，甚至更多级别的分类，那么PHPCMS如何调用多级分类呢？...首先看看如何取出一级分类 {pc:content action="category" catid="0" order="listorder DESC"} {loop $data $r} {$r[catname]} {/loop} {/pc} 其中catid指上一级的分类ID，为0时调用一级分类。...也就是说只要再嵌套一层，获取到上一级的分类ID即可。...ID，要想第三级分类，再嵌套一层，那么获取的上级分类ID就是 v[catid] ，不断的更改loop循环的关键字的值，在这里第一级是r,第二级是v,第三级可以是
下面是我自己总结出来的，用户PHPCMS的页面判断 {if !
如果你的是一个小型的网站，只有一级分类，不存在子分类，那很简单，上代码 {pc:get sql="SELECT * FROM v9_news WHERE catid in(1,3,5) ORDER BY...id DESC" num="10"} {loop $data $v} {$v[title]} {/loop} {/pc} 这里我调用了分类...但是，如果是一个稍大一些的网站，有的存在子分类，有的不存在，那该如何调用呢？ 在PHPCMS中只能调用直接分类下的文章，也就是说如果指定一个分类ID存在子分类，那么将无法调出文章。...所以我们要做的是如果是直接分类那么直接显示分类id，如果存在子分类，那么显示所有子分类id，最后再把他们用逗号连起来，就实现了相同的效果。 <?...CATEGORYS[row][arrchildid] 这一句很重要，如果没有子分类直接显示该分类id，如果有子分类，就会以1,2,3,4,5这种格式显示所有子分类，数组中有3个值，所以foreach后会形成
本文目录 CART树理解 分类CART树生成 2.1 基尼指数 2.2 应用基尼指数生成CART分类树实例 回归CART树生成 3.1 误差平方和 3.2 应用误差平方和生成CART回归树实例 CART...CART(classification and regression tree)树：又称为分类回归树，从名字可以发现，CART树既可用于分类，也可以用于回归。...当数据集的因变量是离散值时，可以采用CART分类树进行拟合，用叶节点概率最大的类别作为该节点的预测类别。 当数据集的因变量是连续值时，可以采用CART回归树进行拟合，用叶节点的均值作为该节点预测值。...为了大家对CART树有一个更清晰的理解，先放一张理解图： ? 从上图知CART决策树分为分类CART树和回归CART树，只是在特征选择时一个采用基尼指数，一个采用残差平方和。...其中T是任意子树，C(T)为子树的预测误差，分类树用基尼指数，回归树用均方误差。 |T|是子树T的叶子节点个数，a是正则化参数，用来平衡决策树的预测准确度和树的复杂度。
一、算法介绍 分类回归树算法：CART(Classification And Regression Tree)算法也属于一种决策树，和之前介绍了C4.5算法相类似的决策树。...二、决策树的生成 CART算法的决策树采用的Gini指数选择最优特征，同时决定该特征的最优二值切分点。算法在构建分类树和回归树时有些共同点和不同点，例如处理在何处分裂的问题。...因此用这个决策树来对训练样本进行分类的话，你会发现对于训练样本而言，这个树表现完好，误差率极低且能够正确得对训练样本集中的样本进行分类。...决策树算法之一C4.5 2. 数据挖掘之Apriori算法 3. 网页排序算法之PageRank 4. 分类算法之朴素贝叶斯分类 5. 遗传算法如何模拟大自然的进化？ 6....分类回归树算法---CART
本文结构： CART算法有两步 回归树的生成 分类树的生成 剪枝 ---- CART － Classification and Regression Trees 分类与回归树，是二叉树，可以用于分类，也可以用于回归问题...分类树的输出是样本的类别， 回归树的输出是一个实数。 ---- CART算法有两步： 决策树生成和剪枝。...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）。...---- 分类树的生成 (1)对每个特征 A，对它的所有可能取值 a，将数据集分为 A＝a，和 A!＝a 两个子集，计算集合 D 的基尼指数： ?...下面来看一下例子： 最后一列是我们要分类的目标。 ? 例如，按照“体温为恒温和非恒温”进行划分，计算如下： 恒温时包含哺乳类5个、鸟类2个 ? 非恒温时包含爬行类3个、鱼类3个、两栖类2个 ?
一、算法介绍 分类回归树算法：CART(Classification And Regression Tree)算法也属于一种决策树，和之前介绍了C4.5算法相类似的决策树。...二、决策树的生成 CART算法的决策树采用的Gini指数选择最优特征，同时决定该特征的最优二值切分点。算法在构建分类树和回归树时有些共同点和不同点，例如处理在何处分裂的问题。...因此用这个决策树来对训练样本进行分类的话，你会发现对于训练样本而言，这个树表现完好，误差率极低且能够正确得对训练样本集中的样本进行分类。...剪枝的方法分为前剪枝和后剪枝：前剪枝是指在构造树的过程中就知道哪些节点可以剪掉，于是干脆不对这些节点进行分裂，在分类回归树中使用的是后剪枝方法，后剪枝方法有多种，比如：代价复杂性剪枝、最小误差剪枝、悲观误差剪枝等等...对于分类回归树中的每一个非叶子节点计算它的表面误差率增益值α，可以理解为误差代价，最后选出误差代价最小的一个节点进行剪枝。。 ?
无限分类在日常开发中很常见至少对于PHP程序员来说，如网站常见的商品分类、面包屑、省市联动、新闻分类等等，一个栏目又包含很多个子栏目子栏目又包含很多子栏目...。...这里介绍无限分类的子孙树与家谱树实现。 子孙数 子孙树是用递归查找栏目的所有子类，以及子类的子类，子类的子类的子类。...[id] => 11 [name] => 南部县 [parent] => 5 ) ) 所有地区被打印出来，并且正常分类...---罗江区 --------旌阳区 ----南充 --------营山县 ------------星火镇 ----------------七涧乡 --------嘉陵区 --------南部县 家谱树...家谱树利用递归查找子栏目的父级栏目，父级栏目的父级栏目，父级栏目的父级栏目的父级栏目...
catid="$catid" num="10" id="$id"} {if $data} 相关文章 {loop $data $r} 标签: phpcms
lists输出时用随机排序 Phpcms默认不支持随机文章调用，必须自己动手实现，以下代码只有 order=”rand()”，其它与正常调用一样。...title="{$v["title"]}"{title_style($v[style])}>{$v["title"]} {/loop} {/pc} 方法二：自定义随机函数 打开phpcms...blank" title="{$r[title]}">{str_cut($r[title], 51, "")} {/loop} 如果想要调用全站随机文章，参考 phpcms
删除了原表单一些不必要的代码，修改typeid的值为1。这是表单最基本的代码，缺一不可。 如果希望点击搜索弹出新窗口，只需要在 method="get"后面添加...
然后等进行了N次迭代，将会得到N个简单的基分类器（basic learner），最后将它们组合起来，可以对它们进行加权（错误率越大的基分类器权重值越小，错误率越小的基分类器权重值越大）、或者让它们进行投票等得到一个最终的模型...梯度提升算法的核心在于，每棵树是从先前所有树的残差中来学习。利用的是当前模型中损失函数的负梯度值作为提升树算法中的残差的近似值，进而拟合一棵回归（分类）树。...它的流程如下所示： 3.png 4.实例 下面的代码是分类的例子。...new IllegalArgumentException(s"$algo is not supported by the gradient boosting.") } } 在MLlib中，梯度提升树只能用于二分类和回归...GradientBoostedTrees.boost的过程分为三步，第一步，初始化参数；第二步，训练第一棵树；第三步，迭代训练后续的树。下面分别介绍这三步。
机器学习_分类_决策树 决策树算法是借助于树的分支结构实现分类。...当选择某个特征对数据集进行分类时，数据集分类后的信息熵会比分类前的小，其差值即为信息增益。 信息增益可以衡量某个特征对分类结果的影响大小，越大越好。...信息增益=abs(信息熵（分类后）-信息熵（分类前）) Gain(R)=Info(D)−InfoR(D) 决策树降剪枝 为什么要剪枝 训练出得决策树存在过度拟合现象——决策树过于针对训练的数据，专门针对训练集创建出来的分支...C4.5算法产生的分类规则易于理解、准确率较高；但效率低，因树构造过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序C4.5算法在结构与递归上与ID3完全相同，区别只在于选取决决策特征时的决策依据不同，二者都有贪心性质...决策树匹配的数据过多时； 分类的类别过于复杂； 数据的属性之间具有非常强的关联。 根据我们当前数据集的特点，为什么这个模型适合这个问题。
1 决策树理论 1.1 什么是决策树 所谓决策树，顾名思义，是一种树，一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。...尽可能“纯”就是尽量让一个分裂子集中待分类项属于同一类别。分裂属性分为三种不同的情况： 1、属性是离散值且不要求生成二叉决策树。此时用属性的每一个划分作为一个分支。...在MLlib中，信息熵和基尼指数用于决策树分类，方差用于决策树回归。...2 实例与源码分析 2.1 实例 下面的例子用于分类。...false, @Since("1.2.0") @BeanProperty var checkpointInterval: Int = 10) extends Serializable 决策树的实现我们在随机森林分类专题介绍
* * @var string */ protected $title = '商品分类管理'; public function index(Content $content) {...return Admin::content(function ($content) { $content- header('商品分类管理'); $content- body(Category...... } 添加路由app/Admin/routes.php $router- resource('categories',CategoryController::class); select中使用分类树...parent_id', __('Parent id'))- options(Category::selectOptions())- default(1); 总结 到此这篇关于laravel admin实现分类树.../模型树的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关laravel admin 分类树 模型树内容请搜索ZaLou.Cn
PHPCMS点击排行榜代码 {pc:content action="hits" catid="$catid" order="weekviews DESC" num="10"} {loop $data $
下表为PC标签保留参数表，几乎所有的PC标签都支持这些保留参数设置 变量名 默认值 说明 action null 本参数的值表示为操作事件，模型类PC标签必须使...
在用PC V9建站的时候，很多朋友会想到Phpcms V9判定当前栏目，让当前栏目高亮的功能，在这里分享判断当前栏目、当前栏目高亮的代码，同时在此要分享if语句判断分类信息是否过期，CMSYOU给力。...Phpcms V9判定当前栏目，让当前栏目高亮 如果是在栏目列表（非单独页面）下，Phpcms V9判定当前栏目让当前栏目高亮代码可以用下面的调用代码： {pc:content action="category...CATEGORYS[$cid][catname]} {/loop} 说明：以上用if语句对当前栏目进行了判定，定义了class为current的类，于是可以在css中定义current的样式，实现phpcms...Phpcms V9分类信息if语句判断是否过期 分类信息内容页if语句判断分类信息是否过期： {if date('Y-m-d')>="$r[endtime]"}已经过期...{else}截止{$r[endtime]}{/if} 实际上，Phpcms V9判断当前栏目高亮、判断分类信息是否过期都是采用了采用
无限级分类数据 ---- 本文章中的算法使用的都是以下数据 站长源码网 $array = [ 2....使用引用算法转为无限级分类树 ---- $data = getTree($data); /** 收藏 | 0点赞 | 0打赏
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