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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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Python使用递归实现目录

当我们去获取一些文件目录的时候,递归是最合适的一种算法不管你是二叉还是B+,都能看到递归的影子。...第二种是图和的一个遍历。在图和的一个结构中,递归非常适合进行一个深度优先搜索或者广度优先搜索的遍历算法。还有一种是动态规划。一些动态规划的问题可以通过递归来计算最优解。最后是一种回溯算法。...Python进行目录的展示import osdef display_dir_tree(start_path, indent=''): for item in os.listdir(start_path...start_path = '/directory/path'display_dir_tree(start_path)展示结果将start_path变量替换为您想要展示目录的起始路径。...然后运行该Python文件,即可在控制台中看到目录的结构展示,输出结果如下:|-- root |-- dir1 |-- file1.txt |-- file2.txt

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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圣诞实现

而在Python的世界里,我们也能通过代码来创造一份独特的圣诞礼物——编织一颗圣诞。在本文中,我们将带您一同探索如何用Python实现一个简单而又精美的圣诞,通过代码点亮节日的欢乐氛围。...为什么用Python实现圣诞是一个有趣的练习? 在Python编程的学习过程中,实践是最好的老师。通过实际的项目练习,我们能够更深入地了解Python的各种特性和用法。...而实现一个圣诞正是一个有趣而又富有挑战的练习。 用Python实现圣诞不仅仅是展示技术的能力,更是创造一份独特的节日礼物。通过代码编织圣诞,我们能够感受到编程的乐趣和创造的成就感。...在本文中,我们将一同学习如何用Python实现一个简单而又美观的圣诞。我们将逐步介绍代码的实现过程,包括绘制树干、添加彩灯、装饰树枝等步骤。...在编织圣诞的过程中,我们感受到了编程的乐趣和创造的成就感。 编程是一门实践性很强的技能,而实现圣诞正是一个有趣而又富有挑战的练习。通过实际项目练习,我们能够更深入地了解Python的特性和用法。

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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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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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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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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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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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Python实现数据结构之

如果除了最下面的一层节点,其余节点组成的是一颗满二叉,并且最下面的这层节点遵循从左到右依次添加的顺序,那么这个就叫做完全二叉 非空完全二叉中,外部节点数=内部节点数+1 二叉实现可以以继承的抽象类的方式实现...用python实现先序遍历为: def preorder(self,p): """ 先序遍历节点p为根节点的 """ yield p for c in self.children...用python实现: def postorder(self,p): """ 后序遍历节点p为根的 """ for c in self.children(p):...用python实现: def breadthfirst(self): if not self.is_empty(): queue = Queue() queue.enqueue...python实现为: def inorder(self,p): if self.left(p) is not None: for other in self.inorder(self.left

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