决策树

深入解析MySQL索引优化从B+树原理到实战性能调优在现代数据库系统中，索引是提升查询性能最核心的技术之一。对于MySQL而言，一个设计良好的索引可以将查询速度提升数个数量级，而一个不当的索引则可能导致性能急剧下降甚至锁表现象。理解索引背后的工作原理，特别是B+树数据结构，是进行高效索引设计与优化的基石。本文将从B+树的基本原理入手，逐步深入到实际的索引优化策略，为读者提供一套完整的MySQL索引性能调优指南。

用 Python 实现 Gini 决策树分类与可视化-机器学习通过构建决策树（采用Gini指标）对随机生成（通过np.random.randint方法）的数字进行分类，自变量X为100x4的矩阵，随机生成的数字大于10，因变量Y为大于2的100x1矩阵。树的最大深度限制为3层，训练完成之后将树可视化显示。

做科研的周师兄

【机器学习入门】7.1 决策树 —— 像 “判断流程图” 一样做分类在机器学习的分类算法里，有一类算法特别 “直观”—— 它不用复杂的概率计算，也不用绕人的公式，而是像我们日常生活中的 “判断流程” 一样，一步一步得出结论。它就是决策树（Decision Tree）。

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【22.2 增强决策树】除了随机森林，还有一种更好的算法，XGBoost。迄今为止，最常用的实现决策树的算法是，XGBoost，运行速度快，开源，易用。

08-决策树：探讨基于树结构的分类和回归方法及其优缺点决策树（Decision Tree）是一种广泛应用于机器学习领域的监督学习方法，主要用于分类和回归任务。其基本概念源于对决策过程的模拟，通过树状结构将数据逐步分割，直至达到决策结果。决策树在机器学习中的地位显著，因其直观性和易于理解的特性，成为入门级算法之一。

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「机器学习笔记7」决策树学习：从理论到实践的全面解析（上）机器学习中的决策树算法是一种直观且强大的工具，它模拟人类决策过程，通过树状结构对数据进行分类或回归预测。本文将深入探讨决策树的基础概念、经典算法、过拟合问题及解决方案，以及实际应用中的扩展处理。

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LeetCode算法日记 - Day 64: 岛屿的最大面积、被围绕的区域目录1. 岛屿的最大面积1.1 题目解析1.2 解法1.3 代码实现2. 被围绕的区域2.1 题目解析

机器学习：决策树决策树是一种常用的分类模型。其整体构成一个树模型，自上而下进行判断。通过一系列if-then规则将数据层层划分，直到得到最终结论。

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LeetCode算法日记 - Day 63: 图像渲染、岛屿数量目录1. 图像渲染1.1 题目解析1.2 解法1.3 代码实现2. 岛屿数量2.1 题目解析2.2 解法

机器学习决策树与大模型的思维树想象一下你试图判断“今天是否适合打网球”，你可能会问自己：这就是一个典型的决策树。它由以下部分构成：决策树的构建是一个数据驱动的过程。算法会从训练数据中自动学习：

机器学习中的决策树决策树切分特征决策树构建中，根节点及后续内部节点的特征选择与切分规则是关键问题。具体需解决：通过量化评估指标，衡量不同特征分支后的分类效果，筛选出“最优特征+最优切分方式”，作为当前节点的分支依据；并以此为基础，递归地为子节点选择特征，直至满足停止条件（如纯度足够高、样本量过小等）。

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LeetCode算法日记 - Day 62: 黄金矿工、不同路径III目录1. 黄金矿工1.1 题目解析1.2 解法1.3 代码实现2. 不同路径III2.1 题目解析2.2 解法

MATLAB线性代数函数完全指南线性代数在工程和科学计算中无处不在！从图像处理到机器学习，从信号分析到控制系统，几乎所有高级计算都离不开矩阵运算。而MATLAB作为数值计算的王者，在线性代数方面的表现简直可以说是天花板级别的存在。

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LeetCode算法日记 - Day 59: 字母大小写全排列、优美的排列目录1. 字母大小写全排列1.1 题目解析1.2 解法1.3 代码实现2. 优美的排列2.1 题目解析

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决策树算法基础：信息熵相关知识本文对信息熵等概念进行系统梳理，为后续学习决策树系列算法做好准备挖坑待填：ID3、C4.5、CART、随机森林、LightGBM

sk06.【scikit-learn基础】--『监督学习』之决策树决策树（Decision Tree）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。决策树通过树状结构来表示决策过程，每个内部节点代表一个特征或属性的测试，每个分支代表测试的结果，每个叶节点代表一个类别或值。

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《决策树、随机森林与模型调优》在开始之前，请确保你的环境已准备好，并花点时间了解我们将要使用的数据。核心目标：理解并实现决策树分类器，完成鸢尾花分类任务。

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【机器学习】监督学习 —— 决策树（Decision Tree）Decision Trees（DT）是一种非参数的监督学习方法，用于分类和回归。其目标是通过学习从数据特征推断出的简单决策规则，创建一个能够预测目标变量取值的模型。

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LeetCode算法日记 - Day 55: 子集、找出所有子集的异或总和再求和目录1. 子集1.1 题目解析1.2 解法1.3 代码实现2. 找出所有子集的异或总和再求和2.1 题目解析