决策树

《统计学习方法》第5章——决策树（上）【学习笔记】学习机器学习的过程中，我逐渐意识到：如果只有代码，而没有理论，就很难真正理解模型在做什么如果只有概念，而缺少一个系统框架，又难以把知识串成体系

ID3 算法为什么可以用来优化决策树ID3（Iterative Dichotomiser 3）是一种基于信息增益的决策树生成算法。它的目标是：

【大数据技术07】分类和聚类算法分类分析的基本思想是先将大量数据分为若干个类别，再分别分析每个类别的统计特征，通过每个类别的统计特征反映数据总体的特征

大数据魔法师

分类与回归算法（五）- 决策树分类决策树（Decision Tree）是一种基于树状结构进行决策的监督学习算法，在分类与回归任务中均有广泛应用，尤其在分类问题中因其逻辑清晰、可解释性强的特点成为经典算法之一。其核心思想是模拟人类决策过程，通过对数据特征的逐步拆分，将复杂的分类问题转化为一系列简单的二元或多元判断，最终形成一棵“根节点-内部节点-叶节点”的层级结构，其中叶节点直接对应分类结果。

学习笔记十六：多变量决策树分类边界的几何理解：若我们把每个属性视为坐标空间中的一个坐标轴，则 d 个属性描述的样本就对应了 d 维空间中的一个数据点，对样本分类则意味着在这个坐标空间中寻找不同类样本之间的分类边界。

墨绿色的摆渡人

零碎的知识点（二十）：3D 高斯为什么是椭球好的，我现在从线性代数最基础开始，一步一步、不跳步骤、完全零基础地解释为什么：[ (x-\mu)^T \Sigma^{-1} (x-\mu) = \text{constant} ]

学习笔记十三：决策树划分核心问题：决策树学习的关键是如何选择最优划分属性。目标：随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别，即结点的 “纯度”（purity）越来越高。

学习笔记十四：决策树剪枝剪枝（pruning）是决策树学习算法对付"过拟合"的主要手段。过拟合的原因：在决策树学习中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，有时会导致决策树分支过多。这时可能因把训练样本自身的一些特点当作所有数据都具有的一般性质而导致过拟合。

人工智能与大数据：推动未来智能制造的双引擎在全球制造业转型的浪潮中，人工智能（AI）和大数据技术的融合应用无疑是推动智能制造的两大核心驱动力。这两项技术正在深刻改变制造业的生产模式、管理方式和服务模式，使得企业能够在高效、精准和智能化的基础上不断提升竞争力。

多叉树：核心概念、算法实现与全领域应用本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

机器学习-决策树多种生成方法讲解及实战代码讲解(C++/Python实现)目录一、决策树原理1.1 引入1.2 决策树的构建1.3 常见算法介绍1.3.1 ID3(信息增益)1.3.2 C4.5(信息增益率)

代价复杂度剪枝（CCP）详解：原理、实现与应用本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

软考程序员2016年上半年二叉排序树案例题解答【说明】二叉查找树又称为二叉排序树，它或者是一棵空树，或者是具有如下性质的二叉树。(1）若它的左子树非空，则左子树上所有结点的值均小于根结点的值。 (2）若它的右子树非空，则右子树上所有结点的值均大于根结点的值。 (3）左、右子树本身就是两棵二叉查找树。二叉查找树是通过依次输入数据元素并把它们插入到二叉树的适当位置上构造起来的，具体的过程是：每读入一个元素，建立一个新结点，若二叉查找树非空，则将新结点的值与根结点的值相比较，如果小于根结点的值，则插入到左子树中，否则插入到右子树中；若二叉查找树为空，则

AI Agent记忆系统深度实现：从短期记忆到长期人格的演进摘要：本文直击AI Agent核心瓶颈——记忆管理机制的缺失。构建一套覆盖Memory Stream、向量检索、时间衰减、上下文压缩的全功能记忆系统。通过混合检索策略与动态记忆权重算法，实现千万级记忆条目下94.7%的精准召回，对话连贯性提升67%。提供可直接嵌入ReAct/AutoGPT架构的Memory模块代码，包含记忆巩固、梦境回放、人格漂移抑制等前沿技术，助你打造具有持续学习能力的智能体。

决策树悲观错误剪枝（PEP）详解：原理、实现与应用本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

【二叉搜索树】：程序的“决策树”，排序数据的基石前言：终于来更新了，这几天一直在赶进度，这些底层的东西听懂加实现需要很长时间，大家在看完之后一定要自己动手，要不然白学，接下来四篇学的内容都是面试与笔试的高频考点，小伙伴们要重视起来哦。看这几篇之前，这篇“【二叉树与堆】：从“根”本说起，一起爬满数据的枝桠！”一定要学会哦！

重生归来，我要成功 Python 高手--day33 决策树决策树：是一种树形结构，树中的每一个内部节点代表了一个特征上的判断，每一个分支代表一个判断结果的输出，每一个叶子节点代表了分类结果

MATLAB代码顾问

MATLAB实现决策树数值预测MATLAB实现决策树数值预测1.决策树数值预测决策树数值预测是一种基于树状结构的回归方法，用于解决连续数值的预测问题。与分类树不同，回归树的目标变量是连续型数值而非离散类别。

把AI“贴”进路灯柱：1KB决策树让老旧路灯自己报「灯头松动」一、背景：路灯「灯头松动」也卷AI？ • 传统人工巡检：登高目测，漏检率25%，高空作业危险 • 加速度计方案：±16G IMU+4G回传，成本>￥200+年费>100元/杆 • 手工规则：振动>阈值就报警，台风/地震误报80% 2025年，我们把1KB决策树「贴」进老旧路灯柱顶端」： • 输入：三轴振动频谱+倾角变化+温度应力+风压脉冲+电容形变」 • 输出：松动等级+LED闪烁+433MHz无线+电池电压」 • 规格：256KB Flash，8KB RAM，待机0.08mA • 指标：**松动检出率9

把AI“编”进草垫：1KB决策树让宠物垫自己报「如厕记录」一、背景：宠物「如厕记录」也卷AI？ • 传统尿垫：需人工肉眼检查，漏检率30%，无法记录时间/次数 • 智能猫砂盆：±16G IMU+摄像头，成本>￥300+每天充电，隐私风险 • 云端方案：Wi-Fi上传重量云图，流量+隐私，年费>100元/垫 2025年，我们把1KB决策树「编」进宠物草垫」： • 输入：重量变化+湿度跃升+温度+电容+应变」 • 输出：如厕次数+时长+LED颜色+震动提醒+蓝牙广播」 • 规格：256KB Flash，8KB RAM，待机0.06mA • 指标：如厕检出率98%，误