树和森林的编程学习

最新推荐文章于 2025-11-25 11:19:36 发布

飘逸徜徉在自由的云端

最新推荐文章于 2025-11-25 11:19:36 发布

阅读量89

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：学习 python 开发语言编程学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/database_bug768/article/details/132988409

编程学习专栏收录该内容

167 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了树和森林在计算机科学中的重要性，以及如何使用Python实现树和森林的数据结构。通过示例代码展示了树节点类的创建，以及森林类的构建。此外，还列举了树和森林在文件系统、图形算法、数据库设计和编译器等领域的应用。

在计算机科学中，树和森林是常见的数据结构，用于表示层次性的关系和组织结构。树是一个由节点和边组成的非线性数据结构，其中一个节点被指定为根节点，其他节点通过边连接到根节点或其他节点。森林是多个互不相交的树的集合。

树和森林的学习对于理解和解决许多计算问题非常重要，例如图形算法、数据库设计、编译器等。在本文中，我们将介绍树和森林的基本概念，并提供一些使用Python编程语言实现的示例代码。

树的实现

在Python中，我们可以使用类来表示树的结构。每个树节点可以包含一个值和一个子节点列表。以下是一个简单的树节点类的示例代码：

class TreeNode:
    def __init__(self, value):
        self.value

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

飘逸徜徉在自由的云端

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

编程基础 - 树与森林 (Tree and Forest)

DarkRabbit的专栏

05-06

1732

本文将介绍线索树与森林的基础知识，并用C++实现它。

机器学习+随机森林+决策树课件和案例

04-03

**机器学习概述** 机器学习是人工智能的一个分支，它专注于研究计算机如何从...通过这个课程，学员将深入理解机器学习的基础，特别是决策树和随机森林模型的运用，同时通过实际案例提升问题解决能力和模型应用能力。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

解决树和森林的编程问题

03-07

674

Java编程——森林状的关系图

weixin_33712987的博客

11-14

127

1 import java.awt.*; 2 import javax.swing.*; 3 import javax.swing.tree.*; 4 import javax.swing.event.*; 5 6 //森林状的关系图 7 8 public class JTreeDemo extends JFrame{ 9 JTextField j...

机器学习---决策树和随机森林代码

yaya_jn的博客

12-20

742

【代码】机器学习---决策树和随机森林代码。

【机器学习】：基于决策树与随机森林对数据分类

码银的博客

05-15

1947

本实验的目的在于让学生通过实践，深入理解这两种算法的工作原理，掌握使用Python的sklearn库对数据进行分类的方法，并熟悉数据预处理的相关技术。在本次实验中，随机森林的准确率超过了决策树，这可能是因为随机森林在处理复杂的分类问题时，能够更好地泛化。实验结果显示，CART决策树的分类准确率为82.61%，而随机森林的分类准确率达到了84.83%，后者在本次实验中表现更优。最后，实验通过柱状图可视化了两种模型的分类准确率，直观展示了随机森林相对于决策树在本次实验中的优势。首先，实验从载入数据集开始。

从决策树到随机森林：Python机器学习里的“树形家族“深度实战与原理拆解

yue_yun_的博客

06-27

2290

决策树和随机森林作为机器学习中的经典算法，各有优劣。决策树以其高可解释性和快速训练的特点，适合对模型解释要求较高、数据量较小的场景；随机森林则凭借强大的抗过拟合能力和特征选择优势，在复杂数据和大规模数据集上表现出色。在实际应用中，我们应根据具体问题和数据特点，灵活选择和调优这两种算法，让"树形家族"在不同的业务场景中发挥最大价值。

机器学习入门：决策树与随机森林-7

奔腾游子

12-27

1838

机器学习入门：决策树与随机森林 1、实验描述本实验提供了一份汽车评测的数据，通过python编程，利用此数据，构造决策树模型、训练、预测及评估模型，然后绘制一下ROC曲线图；再使用随机森林建模、训练、预测及绘制ROC曲线。实验时长：45分钟主要步骤：加载训练数据数据预处理：将car.data数据数值化数据集的划分决策树模型、随机森林模型创建模型训练模型的预测模型评估绘制ROC曲线 2、实验环境虚拟机数量：1 系统版本：CentOS 7.5 scikit-lear

利用Python进行决策树和随机森林的比较和应用

09-17

1443

决策树和随机森林是机器学习中广泛应用的两种算法,但它们在某些情况下可能会产生不同的结果。因此,对于同一问题,比较和应用这两种算法是非常重要的。此外,Python作为一种流行的编程语言,其具有丰富的机器学习库和算法,可以方便地进行数据分析和模型构建。因此,利用Python进行决策树和随机森林的比较和应用具有重要的实际意义和应用价值。

决策树学习

weixin_46863529的博客

06-22

1533

然后对每个子集继续重复这个过程，直到满足停止条件，如子集的纯度足够高或者达到预设的最大深度。通过从根节点开始，依据特征的取值沿着分支向下，最终到达叶节点得到决策。对于鸢尾花数据集，决策树可以根据花的特征（如花瓣长度、宽度等）来准确地对花的种类进行分类。对于波士顿房价数据集，决策树可以基于房屋的各种特征（如房间数量、面积等）来预测房价。决策树是一种直观且易于理解的机器学习模型，它通过一系列的规则或条件判断来做出决策。可以采用重采样技术，如过采样少数类或欠采样多数类，或者使用代价敏感的学习方法。

机器学习（笔记）（决策树，SVM，随机森林）

2401_84910613的博客

01-23

1442

例如，在预测一个水果是苹果还是橙子的问题上，若有 100 棵决策树，其中 60 棵树预测为苹果，40 棵树预测为橙子，那么随机森林的预测结果就是苹果。例如，在预测房价的任务中，一个基学习器可能擅长捕捉房屋面积与价格的关系，另一个可能对房屋所在区域的影响把握更准，集成学习能综合二者优势，做出更准确的预测。例如，在初始阶段，所有样本权重相同，当第一个基学习器训练完成后，将预测错误的样本权重增大，这样下一个基学习器在训练时就会更关注这些样本。此外，决策树对数据的小变动比较敏感，可能导致生成的决策树结构差异较大。

月亮数据预测(决策树和随机森林算法).zip

05-17

在本项目中，我们主要探讨的是使用决策树和随机森林这两种机器学习算法对月亮数据进行预测。这是一项涉及数据科学和机器学习的任务，...通过学习和实践这样的项目，可以加深对机器学习的理解，提升数据分析和预测能力。

头歌 educoder 树和森林实验

01-13

通过上述分析，我们可以看到，这些实验涵盖了树和森林的基本操作，如遍历、转化和属性计算，这些都是数据结构和算法学习中的核心内容。通过编写和调试对应的C++代码（如2.cpp、5.cpp、4.cpp、1.cpp、3.cpp、6.cpp）...

机器学习中的决策树与随机森林算法详解及Python实现

12-06

主要内容包括监督学习和无监督学习的区别和应用场景，常见任务如分类和回归的具体示例，以及模型评估指标。接着详细介绍了决策树的原理、构建过程和剪枝技术，并给出了使用sklearn库的代码示例。最后，详细探讨了...

python-a_splitsgz_机器学习python_letsef_决策树_python决策树与随机森林_

09-29

在机器学习领域，决策树和随机森林是两种广泛使用的算法，尤其在Python编程环境中，它们因为易用性和高效性而备受青睐。让我们深入探讨这两种算法的原理、实现以及在Python中的应用。首先，决策树是一种监督学习...

基于学习的人工智能（1）为什么学习？

致力于大数据+AI 的应用创新。

11-24

279

学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。

【Betaflight源码学习】Betaflight 嵌入式操作系统架构解析：与 FreeRTOS 的深度对比

曾记否@

11-23

1167

Betaflight飞控系统采用轻量级自研调度机制，与FreeRTOS形成鲜明对比。该系统基于时间片的非抢占式调度，通过scheduler()函数顺序执行任务，确保飞控关键任务获得确定性执行时间。其核心taskDescriptor_t结构体包含任务函数指针、执行频率等参数，所有任务在枚举列表中明确定义。这种高度优化的调度方式为无人机控制提供了低延迟保障，但牺牲了部分系统灵活性。两种架构在任务调度策略、实时性保障等方面存在根本差异，直接影响飞控系统性能表现。

谷歌新论文：为什么当前 AI 无法在训练后继续学习？