樹的存儲結構 雙親表示法 孩子表示法: (a)多重鏈表(鏈表中每個指針指向一棵子樹的根結點); (b)把每個跟結點的孩子結點排列起來,看成一個線性表,且以單鏈表做存儲結構.且N個頭指針也組成一個線性表. 孩子兄弟表示法://二叉樹表示法 ...

一、樹的遍歷 1、先根（次序）遍歷樹 先訪問樹的根節點，然后依次先根遍歷根的每棵子樹 2、后根（次序）遍歷 先依次后根遍歷每棵子樹，然后訪問根結點。 上面的先根遍歷為：A B ...

樹、森林的遍歷 樹的先根遍歷 將上述的樹轉換為二叉樹 樹的先根遍歷序列與這棵樹相應的二叉樹的先序遍歷序列相同 樹的后根遍歷 將上述樹轉換為二叉樹 樹的后根遍歷序列與這棵樹相應二叉樹的中序遍歷序列相同 樹的層次遍歷 可以稱為：廣度優先遍歷 需要用 ...

這里僅介紹分類決策樹。 決策樹：特征作為決策的判斷依據，整個模型形如樹形結構，因此，稱之為決策樹 對於分類決策樹，他們可以認為是一組if-then規則的集合。決策樹的每一個內部節點有特征組成，葉子節點代表了分類的結果。父節點和子節點之間是由有向邊連接，表示了決策 ...

一、決策樹 決策樹（decision tree）是一種基本的分類與回歸方法，本篇主要討論用於分類的決策樹。 1.決策樹模型 分類決策樹模型是一種描述對實例進行分類的樹形結構。決策樹由結點（node）和有向邊（directed edge）組成。結點有兩種類型：內部結點（internal ...

一.決策樹 決策樹原理 : 通過對一系列問題進行if/else的推導,最終實現決策. 1.決策樹的構建 ############################# 決策樹的構建 ####################################### #導入numpy ...

首先，在了解樹模型之前，自然想到樹模型和線性模型有什么區別呢？其中最重要的是，樹形模型是一個一個特征進行處理，之前線性模型是所有特征給予權重相加得到一個新的值。決策樹與邏輯回歸的分類區別也在於此，邏輯回歸是將所有特征變換為概率后，通過大於某一概率閾值的划分為一類，小於某一概率閾值的為另一類 ...