秩也就是他的高度; 一、树的定义 1.树的定义 树(Tree)是n(n>=0)个结点的有限集。n=0时称为空树。在任意一颗非空树中: 有且仅有一个特定的称为根(root)的结点; 当n>1时,其余结点可分为m(m>0)个互补交互的有限集T1 ...
树的定义 树和图一样都是非线性结构,树是n个结点的有限集合,当n 时,称这棵树为空树。 非空树有以下特征: 有且仅有一个称为根的结点。 如果n gt , 除根结点以外其它结点可以分为m m gt 个不相交的集合T ,T ,T ,T ,......,Tm,其中每一个集合都是一棵树。树T , T , T ,......,Tm称为这棵对的子树。 下图就是一棵普通的树: 相关术语 节点:树是由有限个元素组 ...
2014-10-18 13:50 1 6082 推荐指数:
秩也就是他的高度; 一、树的定义 1.树的定义 树(Tree)是n(n>=0)个结点的有限集。n=0时称为空树。在任意一颗非空树中: 有且仅有一个特定的称为根(root)的结点; 当n>1时,其余结点可分为m(m>0)个互补交互的有限集T1 ...
存储的分类: 封闭系统的存储 开放系统的存储 >内置存储 >外挂存储 >直接附加存储 ( DAS ,Direct-Attached Storage ) > ...
是运用于分类以及回归的一种树结构。决策树由节点和有向边组成,一般一棵决策树包含一个根节点、若干内部节点和若干 ...
决策树分类 决策树分类归类于监督学习,能够根据特征值一层一层的将数据集进行分类。它的有点在于计算复杂度不高,分类出的结果能够很直观的呈现,但是也会出现过度匹配的问题。使用ID3算法的决策树分类第一步需要挑选出一个特征值,能够将数据集最好的分类,之后递归构成分类树。使用信息增益,来得到最佳 ...
概要 本部分介绍 CART,是一种非常重要的机器学习算法。 基本原理 CART 全称为 Classification And Regression Trees,即分类回归树。顾名思义,该算法既可以用于分类还可以用于回归。 克服了 ID3 算法只能处理离散型数据的缺点,CART ...
分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策树,上回文我们介绍了基于ID3算法的决策树。作为上篇,这里只介绍CART是怎样用于分类的。 分类回归树是一棵二叉树,且每个非叶子节点都有两个孩子,所以对于第一棵子树其叶子节点数比非叶子节点 ...
CART(Classification and Regression tree)分类回归树由L.Breiman,J.Friedman,R.Olshen和C.Stone于1984年提出。CART是一棵二叉树,采用二元切分法,每次把数据切成两份,分别进入左子树、右子树。而且每个非叶子节点都有两个 ...
数据的逻辑结构: ① 线性结构:(元素的前驱和后继都是唯一的,也就是1:1型) a. 线性表 b. 栈(特殊线性表) c. 队列(特殊线性表) d. 字符串、数组、广义表 ② 非线性结构 ...