树的划分问题

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树的划分问题

: 点赋权图上固定顶点的树划分问题 (2007年) 考虑了点赋权图上固定k个顶点的树划分问题。首先证明了点赋树图上固定k个顶点的最小最大树划分问题是NP-难的，然后给出了该问题的一个启发式算法，最后证明了该算法是点赋权完全图上固定k个顶点的最小最大树划分问题...
评级：0 浏览量：37 收藏量：0 资源大小：150KB 上传时间：2021-05-17

: 划分树模板 划分树模板
评级：0 浏览量：87 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2015-04-01

: 划分树算法总结 划分树讲解。但是文中的代码有些地方有笔误，但是基本想法都是正确的。
评级：5 浏览量：147 收藏量：0 资源大小：607KB 上传时间：2013-02-26

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评级：0 浏览量：85 收藏量：0 资源大小：185KB 上传时间：2011-07-07

: 不使用sklearn完成对KD树的划分不使用sklearn，递归完成对KD树的划分
评级：0 浏览量：8 收藏量：0 资源大小：7KB 上传时间：2024-01-08

: 基于四叉树的图像网格划分发布的代码有详细的程序解析，能够实现基于四叉树对某图像进行网格划分的功能，划分网格的数量由自己决定。
评级：0 浏览量：663 收藏量：4 资源大小：637KB 上传时间：2020-03-30

: 给定一棵树以及树中每个顶点的一个非负权值，将树划分为k棵子树树的划分问题：将给定的一棵树划分为若干棵子树，使其能够满足一定的条件或是使得某个特定的函数达到最值。
评级：1 浏览量：171 收藏量：0 资源大小：77KB 上传时间：2010-09-08

: python实现的决策树，无剪枝，基于信息增益划分.zip 决策树决策树（Decision Tree）是一种在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的...
评级：0 浏览量：23 收藏量：0 资源大小：646KB 上传时间：2024-04-25

: 决策树之划分案例,决策树的案例,Python 使用决策树算法对波士顿房价数据集进行分类预测，用到的库为scikit-learn，代码的中做了足够的注释。
评级：5 浏览量：517 收藏量：3 资源大小：1KB 上传时间：2021-09-10

: 决策树算法基础（1）决策树算法评价准确性，速度，强壮行，规模性，可解释性什么是决策树（Decision tree）？类似于流程图的树结构：其中，每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶节点代表类或...
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: 决策树为了解决信息增益会优先选择类别多的属性进行划分的问题，使用信息增益率。但是没啥用基尼系数基尼值从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率。故，Gini（D）值越小，数据集D的纯度越高。基尼...
评级：0 浏览量：1970 收藏量：0 资源大小：93KB 上传时间：2021-01-06

: 决策树.zip0004 递归划分：在选择了最优特征后，根据该特征的不同取值将数据集分割成多个子集，然后对每个子集递归执行上述步骤，直至满足停止条件。停止条件：决策树生成的过程中，会根据某些条件停止进一步的分割，例如节点的...
评级：0 浏览量：23 收藏量：0 资源大小：4KB 上传时间：2024-04-25

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: Unity 四叉树地图项目四叉树是一种基于分割的数据结构，将空间划分为四个相等的子区域，并以递归方式构建树结构。在游戏开发中，四叉树常用于空间分区、碰撞检测和可视化剔除等方面。生成四叉树地图的过程通常包括以下步骤： - ...
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评级：0 浏览量：178 收藏量：1 资源大小：557B 上传时间：2023-04-28

: sklearn之决策树决策树是一种有监督学习，从一系列有数据特征和标签的数据中每次选择某一特征来作为划分依据，也就是树的节点，来划分数据。依次进行直到将数据分类完成，最后呈现出树状结构。决策树算法易理解，在行业中广泛应用。...
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: 基于决策树的HEVC编码单元划分算法基于决策树的HEVC编码单元划分算法
评级：0 浏览量：97 收藏量：0 资源大小：449KB 上传时间：2021-02-24

: 和树木普查相关的数据集树木普查数据集数据说明：纽约市的树木在夏天为我们遮荫，...该数据集包括纽约市每棵树的记录，包括按行政区和纬度/经度划分的树的位置、按拉丁名和通用名划分的物种、大小、健康状况以及树的根、树干和树枝的问题。
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: python决策树实现鸢尾花分类决策树是一种常用的监督学习算法，适用于分类和回归问题。在这个项目中，我们主要关注鸢尾花分类任务。项目介绍：数据集：项目使用经典的鸢尾花数据集（Iris dataset）。这个数据集包含了三个不同种类的鸢尾花...
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: 决策树实现iris鸢尾花分类-C++ 在C++中实现决策树算法可以用于解决分类问题。在本文中，我们将介绍如何在C++中使用决策树算法来解决鸢尾花分类问题。首先，我们需要准备鸢尾花数据集。可以从网上下载或使用机器学习库中的内置数据集，如scikit-...
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: 决策树与随机森林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；而决策树是对每一个特征做一个划分。另外逻辑回归只能找到线性分割（输入...
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: 第八章-决策树-id3算法.md 决策树是一种常见的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。其中，ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法是一种用于构建决策树的经典算法，它基于信息增益来选择最优的特征进行节点分裂。下面简要介绍决策树和 ID3 ...
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