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Python实现霍夫曼

霍夫曼是一种特殊的二叉,是一种带权路径长度最短的二叉,又称为最优二叉。 给定 N 个权值作为二叉的 N 个叶节点的权值,构造一棵二叉,若该二叉的带权路径长度达到最小,则称该二叉为霍夫曼。 霍夫曼中权值越大的节点离根越近。 从森林中选出根节点权值最小的两棵,分别作为新的左右子树(这样构造新满足霍夫曼),且新的根节点权值为其左右子树根结点的权值之和。然后将被合并的两棵从森林中删除,将新添加到森林中。 现在验证一下,的带权路径长度为 WPL = 13*1 + 7*2 + 3*3 + 5*3 = 51,权值越大的节点路径越短,所以这是一棵霍夫曼。 三、Python实现霍夫曼 1. 提前实现一个霍夫曼的类 HuffmanTree ,先准备了一个按树形结构打印霍夫曼的方法 show_tree() 。 下面根据霍夫曼的构造过程,实现霍夫曼的构造方法。

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python实现决策

什么是决策? 决策是一种基本的分类和回归方法。以分类决策为例: ? 决策通常包含哪三个步骤? 特征选择、决策的生成和决策的修剪 决策与if-then规则? ? 直接以一个例子看看数如何构建决策的: ? 根据不同的特征可以有不同的决策: ? 那么如何从根节点开始选择特征进行决策的构建呢? 最基础的是使用信息增益来表示。 首先得了解熵和条件熵的定义。 提到决策就需要了解到ID3、C4.5和CART三种。其中ID3就是使用信息增益来进行特征选择,而C4.5使用的是信息增益比进行选择。 ? ID3生成的决策如下: ? 由于ID3只有决策的生成过程,因此容易过拟合。 CART算法? ? ? 以分类为例,CART使用基尼指数来进行特征选择: ? ? 还是以上述的数据集进行计算: ? ? ? 下面是代码实现,代码来源: https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch from __future__ import division, print_function

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    回归模型python代码实现

    直接通过分析回归的代码来理解吧: [python] view plaincopy from numpy import * def loadDataSet(fileName): #general 下面来看看的构建代码: [python] view plaincopy def createTree(dataSet, leafType=regLeaf, errType=regErr, ops=(1,4 其中调用了最佳分割特征的函数:chooseBestSplit,前面决策的构建中,这个函数里用熵来度量,这里采用误差(方差)来度量,同样先看代码: [python] view plaincopy def ,再简单的提下模型,因为回归每个节点是一些特征和特征值,选取的原则是根据特征方差最小。 实现也比较简单,代码如下: [python] view plaincopy def linearSolve(dataSet): #helper function used in two places

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    哈夫曼实现 python

    http://linux.xidian.edu.cn/bbs/thread-70-1-1.html

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    决策python实现

    编码实现算法? ---- 1. 是什么? 简单地理解,就是根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为几类,再继续提问。 常用的几种决策算法有ID3、C4.5、CART: ID3:选择信息熵增益最大的feature作为node,实现对数据的归纳分类。 下面这个数据集,可以同时被上面两颗表示,结果是一样的,而我们更倾向于选择简单的。 那么怎样做才能使得学习到的是最简单的呢? ? 但是我们不仅仅想要变量的E最小,还想要这棵是 well organized。 所以用到 Gain:信息增益 ? 意思是如果我后面要用这个变量的话,它的E会减少多少。 ? 编码实现算法? 代码可以看《机器学习实战》这本书和这篇博客。 完整代码可以在 github 上查看。 接下来以 C4.5 的代码为例: ** 1.

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    Python|实现二叉

    问题描述 在的种类中,有这样一类,它每个节点下面有两个新的左右节点(一般称为该节点的左右子树),且每个节点的子树有左右之分不能颠倒,这样的叫做二叉。接下来就用python实现二叉。 解决方案 首先要找准二叉的结构特点:由根节点引出以下的左右的两个子节点,然后再由子节点引出相应的子节点,且每一个节点的子树之分不能颠倒。 if __name__ == "__main__": t=Tree()#实例化二叉类,调用add方法,向二叉中添加元素 t.add(0) t.add(1) t.add(2) 输出结果:#0 1 2 3 4 5 6 7 8 结语 本文主要介绍了如何用python实现二叉的操作,主要利用了队列元素的取出,判断,增添来实现。 以后将会继续介绍用python实现二叉的几种遍历方法,敬请期待。 END 编 辑 | 王楠岚 责 编 | 王卓越 where2go 团队 ----

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    Python实现二叉

    二叉算法python实现: 1.添加节点 2.广度优先遍历 3.深度优先遍历:先序遍历,中序遍历,后序遍历 # -*- codding:utf-8 -*- class Node(object): self.elem = item self.lchild = None self.rchild = None class Tree(object): """二叉"

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    回归的原理及Python实现

    提到回归,相信大家应该都不会觉得陌生(不陌生你点进来干嘛[捂脸]),大名鼎鼎的 GBDT 算法就是用回归组合而成的。本文就回归的基本原理进行讲解,并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。 1.5 答案揭晓 如何实现这种1 to 2, 2 to 4, 4 to 8的算法呢? 熟悉数据结构的同学自然会想到二叉,这种树被称为回归,顾名思义利用树形结构求解回归问题。 2. 实现篇 本人用全宇宙最简单的编程语言——Python实现了回归算法,没有依赖任何第三方库,便于学习和使用。简单说明一下实现过程,更详细的注释请参考本人github上的代码。 回归实现: 一顿操作猛如虎,加减乘除二叉。 【关于作者】 李小文:先后从事过数据分析、数据挖掘工作,主要开发语言是Python,现任一家小型互联网公司的算法工程师。 Github: https://github.com/tushushu Python中文社区作为一个去中心化的全球技术社区,以成为全球20万Python中文开发者的精神部落为愿景,目前覆盖各大主流媒体和协作平台

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    Python实现二叉搜索

    如果独立地看,左子树、右子树也分别为二叉搜索,用递归的思想,直到的叶节点。 下图是一个二叉搜索的例子,可以参照图片来核对这三条特性,本文使用Python实现二叉搜索。 ? 一、实现节点类 所有树结构都是由一个一个的节点构成的,本文使用链式的方式来实现二叉搜索,所以先实现一个节点类。 二、实现二叉搜索实现一个二叉搜索的类 SearchBinaryTree,创建二叉搜索时,实例化一个 SearchBinaryTree 类的实例即可。 代码里已经实现了二叉搜索的广度优先遍历和深度优先遍历,现在添加了数据,可以看一下遍历的结果。 、最大值和最小值 实现二叉搜索中的搜索功能,返回最大值和返回最小值的方法。

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    回归的原理及Python实现

    提到回归,相信大家应该都不会觉得陌生(不陌生你点进来干嘛[捂脸]),大名鼎鼎的 GBDT 算法就是用回归组合而成的。本文就回归的基本原理进行讲解,并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。 1.5 答案揭晓 如何实现这种1 to 2, 2 to 4, 4 to 8的算法呢? 熟悉数据结构的同学自然会想到二叉,这种树被称为回归,顾名思义利用树形结构求解回归问题。 2. 实现篇 本人用全宇宙最简单的编程语言——Python实现了回归算法,没有依赖任何第三方库,便于学习和使用。简单说明一下实现过程,更详细的注释请参考本人github上的代码。 ,方便我们了解的全貌。 回归实现: 一顿操作猛如虎,加减乘除二叉。 【关于作者】 李小文:先后从事过数据分析、数据挖掘工作,主要开发语言是Python,现任一家小型互联网公司的算法工程师。

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    哈夫曼(利用python实现

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    决策原理实例(python代码实现)_决策实例

    决策算法 决策算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策,然后使用决策对新数据进行分析。 本质上决策是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策算法构造决策来发现数据中蕴涵的分类规则.如何构造精度高、规模小的决策是决策算法的核心内容。决策构造可以分两步进行。 第一步,决策的生成:由训练样本集生成决策的过程。一般情况下,训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的,用于数据分析处理的数据集。 第二步,决策的剪技:决策的剪枝是对上一阶段生成的决策进行检验、校正和修下的过程,主要是用新的样本数据集(称为测试数据集)中的数据校验决策生成过程中产生的初步规则,将那些影响预衡准确性的分枝剪除。 直到到所有的特征都用完了,二是划分后额信息增益足够小,那么决策的生长就可以停止了,最终构成一颗决策

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    Python实现红黑的删除操作

    上一篇文章使用Python实现了红黑的插入操作。参考:Python实现红黑的插入操作 本篇文章使用Python实现红黑的删除操作。 先将红黑的5条特性列出来: 1. 节点是红色或黑色。 定义了红黑类 RBBinaryTree ,类中实现了按树形结构打印红黑的方法 show_tree(),并且根据红黑的节点颜色,打印值时打印对应的颜色。 二、实现红黑的删除方法 红黑的删除方法可以分两个步骤实现,第一步是按照二叉搜索的方法将节点删除,第二步是对删除节点后的红黑进行调整,使红黑重新满足5条特性。 删除节点66后红黑的结构如下图。 ? 可以看到,红黑的删除功能已经实现了。 所以,有必要实现一个方法来对红黑进行自查,判断当前红黑是否满足5条特性。

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    决策--从原理到Python实现

    决策基本上是每一本机器学习入门书籍必讲的东西,其决策过程和平时我们的思维很相似,所以非常好理解,同时有一堆信息论的东西在里面,也算是一个入门应用,决策也有回归和分类,但一般来说我们主要讲的是分类,方便理解嘛 虽然说这是一个很简单的算法,但其实现其实还是有些烦人,因为其feature既有离散的,也有连续的,实现的时候要稍加注意。 feature有多个可能取值,也只选择其中一个而把数据分类两部分而不是多个,这里我们主要讲一下分类,它用到的是基尼指数: ? 三.代码及实现(注:若看不清,可双击手机屏幕将图片放大) 好吧,其实我就想贴贴代码而已…… 纯属toy~~~~~实现的CART算法: ? ? ? ? ? 这个maketree让我想起了线段………………代码里的变量基本都有说明 试验代码: ? ? ?

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    带你学习Python如何实现回归模型

    整体上来说,其实回归实现难度比分类是更低的。 实战 我们首先来加载数据,我们这次使用的是scikit-learn库当中经典的波士顿房价预测的数据。 数据搞定了,接下来就要轮到实现模型了。 在实现决策的主体部分之前,我们先来实现两个辅助函数。第一个辅助函数是计算一批样本的方差和,第二个辅助函数是获取样本的均值,也就是子节点的预测值。 我们输出一下生成的,由于数据量比较大,可以看到一颗庞大的树结构。建树的部分实现了之后,最后剩下的就是预测的部分了。 总结 关于回归模型的相关内容到这里就结束了,我们不仅亲手实现了模型,而且还在真实的数据集上做了实验。如果你是亲手实现的模型的代码,相信你一定会有很多收获。 以上就是带你学习Python如何实现回归模型的详细内容,更多关于Python实现回归模型的资料请关注ZaLou.Cn其它相关文章!

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    机器学习——决策模型:Python实现

    机器学习——决策模型:Python实现 1 决策模型的代码实现 1.1 分类决策模型(DecisionTreeClassifier) 1.2 回归决策模型(DecisionTreeRegressor 特征重要性评估 3 参数调优 – K折交叉验证 & GridSearch网格搜索 3.1 K折交叉验证 3.2 GridSearch网格搜索 3.2.1 单参数调优 3.2.2 多参数调优 1 决策模型的代码实现 决策模型既可以做分类分析(即预测分类变量值),也可以做回归分析(即预测连续变量值),分别对应的模型为分类决策模型(DecisionTreeClassifier)及回归决策模型(DecisionTreeRegressor y_pred_proba[:,1] 2.2.3 模型预测及评估 在Python实现上,可以求出在不同阈值下的命中率(TPR)以及假警报率(FPR)的值,从而可以绘制ROC曲线。 Python大数据分析与机器学习商业案例实战[M]. 机械工业出版社, 2020. 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    二叉排序 python实现

    class BTNode: def __init__(self, data, left, right): self.data = dat...

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    Python实现完全二叉

    根据二叉的结构特点,二叉是由一个个的节点构成的,节点与节点之间通过父子关系链接在一起,所以,二叉通常以链式方式存储。 二、实现完全二叉类 ? 完全二叉由一个个节点组成,先实现一个节点的类 Node 类。 关于队列的详细介绍可以参考:Python实现队列 有了队列,现在开始实现完全二叉添加数据的功能。 已经实现添加节点到中,现在实现一个展示数据的方法,来展示一下数据。 8 9 10 11 12 13 14 四、实现完全二叉的其他方法 实现判断一个数据是否存在完全二叉中的方法。

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    决策原理及Python代码实现

    在本文中,我将讨论数学上如何使用信息论划分数据集,并编写代码构建决策(本文使用ID3算法构建决策,ID3算法可以用来划分标称型数据集)。 具体实现代码如下: '''创建我们所要分类的决策''' def createTree(dataSet,label): classList=[example[-1] for example 具体实现代码如下: '''使用决策执行分类,返回分类结果''' def classify(tree,label,testVec): #tree为createTree()函数返回的决策;label 现在我们已经创建了使用决策的分类器,但是每次使用分类器时,必须重新构造决策,而且构造决策是很耗时的任务。因此,为了节省计算时间,最好能够在每次执行分类时调用已经构造好的决策。 这里我们使用Python的pickle模块序列化对象。序列化对象可以在磁盘上保存对象,并在需要的时候读取出来。

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    【学习】决策python实现方法

    这篇文章主要介绍了决策python实现方法,详细分析了决策的优缺点及算法思想并以完整实例形式讲述了Python实现决策的方法,具有一定的借鉴价值,需要的朋友可以参考下 本文实例讲述了决策python 实现方法。 具体实现方法如下: 决策算法优缺点: 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值缺失不敏感,可以处理不相关的特征数据 缺点:可能会产生过度匹配的问题 适用数据类型:数值型和标称型 算法思想: 1 .决策构造的整体思想: 决策说白了就好像是if-else结构一样,它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的,但是呢这里的if-else必然不会是让我们认为去设置的,我们要做的是提供一种方法 ,计算机可以根据这种方法得到我们所需要的决策

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