一、树的遍历 1、先根（次序）遍历树 先访问树的根节点，然后依次先根遍历根的每棵子树 2、后根（次序）遍历 先依次后根遍历每棵子树，然后访问根结点。 上面的先根遍历为：A B ...

树的存储结构 双亲表示法 孩子表示法: (a)多重链表(链表中每个指针指向一棵子树的根结点); (b)把每个跟结点的孩子结点排列起来,看成一个线性表,且以单链表做存储结构.且N个头指针也组成一个线性表. 孩子兄弟表示法://二叉树表示法 ...

一.树的定义 有且仅有一个特点的称为根的节点 当n>1时，其余节点可分为m(m>0)个互不相干的有限交集,每个交集称为根的子树。 二.森林的定义 m个互不相交的森林树的集合，子树的集合称为子树的森林。 三.树的存储结构 1.双亲表示法 ...

这里仅介绍分类决策树。 决策树：特征作为决策的判断依据，整个模型形如树形结构，因此，称之为决策树 对于分类决策树，他们可以认为是一组if-then规则的集合。决策树的每一个内部节点有特征组成，叶子节点代表了分类的结果。父节点和子节点之间是由有向边连接，表示了决策 ...

一、决策树 决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，本篇主要讨论用于分类的决策树。 1.决策树模型 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed edge）组成。结点有两种类型：内部结点（internal ...

一.决策树 决策树原理 : 通过对一系列问题进行if/else的推导,最终实现决策. 1.决策树的构建 ############################# 决策树的构建 ####################################### #导入numpy ...

首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类 ...