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Javaバイナリサーチツリーの分析例
記事の紹介:概念 二分探索ツリーは二分ソート ツリーとも呼ばれ、空のツリー、または次のプロパティを持つ二分ツリーのいずれかです: 1. 左のサブツリーが空でない場合、左のサブツリー上のすべてのノードの値は Less です。ルートノードの値よりも大きくなります。 2. 右のサブツリーが空でない場合、右のサブツリー上のすべてのノードの値はルート ノードの値より大きくなります。 3. その左側と右側のサブツリーも、二分探索ツリーの実践のために直接準備されており、ツリー ノードのクラスと二分探索ツリーのクラスを定義します。二分木を検索する検索機能は、下図に示すような二分木を構築したことを前提としていますが、まず最初に考えなければならないのは、その二分木にある値があるかどうかをどうやって調べるかということです。上記のロジックでは、検索メソッド Complete を実行してみましょう。上記のロジックに従って、バイナリツリーを検索する挿入操作を書いてみましょう
2023-05-07コメント 0571
依存ツリー特徴抽出技術の自然言語処理への応用と解析
記事の紹介:依存関係ツリー特徴抽出は、テキストから有用な特徴を抽出するために自然言語処理で一般的に使用される手法です。依存関係ツリーは、文内の単語間の文法的な依存関係を表すツールです。この記事では、依存関係ツリー特徴抽出の概念、アプリケーション、および手法を紹介します。依存関係ツリーは、単語間の依存関係を表す有向非循環グラフです。依存関係ツリーでは、各単語がノードであり、各依存関係が有向エッジです。依存関係は、品詞タグ付け、固有表現認識、構文分析などのタスクの結果である可能性があります。依存関係ツリーを使用すると、主語と述語の関係、動詞と目的語の関係、連体節などを含む、文内の単語間の文法構造を表すことができます。依存関係ツリーを分析することで文の構文的特徴を抽出でき、これらの特徴はテキストのセグメンテーションなどの自然言語処理のさまざまなタスクに使用できます。
2024-01-23コメント 0870
デシジョン ツリー アルゴリズムの構造
記事の紹介:翻訳者 | Zhao Qingyu によるレビュー | Sun Shujuan 序文 機械学習では、分類には学習段階と予測段階の 2 つの段階があります。学習フェーズでは、指定されたトレーニング データに基づいてモデルが構築され、予測フェーズでは、そのモデルはデータに基づいて応答を予測するために使用されます。デシジョン ツリーは、理解して説明するのが最も簡単な分類アルゴリズムの 1 つです。機械学習では、分類には学習段階と予測段階の 2 つの段階があります。学習フェーズでは、指定されたトレーニング データに基づいてモデルが構築され、予測フェーズでは、そのモデルはデータに基づいて応答を予測するために使用されます。デシジョン ツリーは、理解して説明するのが最も簡単な分類アルゴリズムの 1 つです。デシジョン ツリー アルゴリズム デシジョン ツリー アルゴリズムは、教師あり学習アルゴリズムの一種です。他の教師あり学習アルゴリズムとは異なり、デシジョン ツリー アルゴリズムは回帰および分類の問題を解決するために使用できます。
2023-04-12コメント 01317
如何使用性能分析工具分析 Java 函数的性能?
記事の紹介:可以通过使用性能分析工具分析Java函数的性能。具体步骤有:选择工具:内置工具(如System.nanoTime()、TimeUnit)或第三方工具(如JProfiler、YourKitProfiler、VisualVM)。实战案例:使用JProfiler分析斐波那契函数,重点关注方法调用树、CPU分析、内存分析和线程分析。优化:分析结果显示递归调用需要大量时间,采用记忆化技术优化性能。
2024-08-14コメント 0471
デシジョン ツリー分類器を理解して構築する手順
記事の紹介:デシジョン ツリー分類器は、データの分類に使用されるツリー構造に基づく機械学習アルゴリズムです。データの特性を分割することにより、ツリー構造の分類モデルを確立します。新たに分類する必要があるデータがある場合、そのデータの特徴量に基づいてツリーパスを判断し、対応するリーフノードにデータを分類します。決定木分類器を構築する場合、通常、データは特定の停止条件が満たされるまで再帰的に分割されます。決定木分類器の構築プロセスは、特徴選択と決定木構築という 2 つの主なステップに分けることができます。特徴の選択は、デシジョン ツリーを構築する際の重要なステップです。その目標は、各子ノードのデータが可能な限り同じカテゴリに属するように、ノードとして分割するための最適な特徴を選択することです。一般的に使用される特徴選択方法には次のものがあります。
2024-01-22コメント 0179
JavaでJSONをGsonツリーモデルに解析するにはどうすればよいですか?
記事の紹介:Gson ライブラリを使用すると、JSON 文字列を解析してツリー モデルを生成できます。 JsonParser を使用すると、JSON 文字列を JsonElement 型のツリー モデルに解析できます。 JsonElement の getAsJsonObject() メソッドを使用して JsonObject を取得でき、getAsJsonArray() JsonElement メソッドを使用して JsonArray 形式で要素を取得できます。構文 publicJsonObjectgetAsJsonObject()publicJsonArraygetAsJsonArray()例 importjava.uti
2023-08-27コメント 0274
Laravel管理者は分類ツリー/モデルツリーを実装します
記事の紹介:この記事では主にlaravel adminで分類木・モデルツリーを実装する方法をサンプルコードを通して詳しく紹介していますので、皆さんの勉強や仕事の参考になると思いますので、必要な方は参考にしてください。
2020-06-20コメント 14374
無制限の下位レベルの分類ツリー出力を実現するための php+mysql クエリの例
記事の紹介:この記事では主に、無限の下位レベルの分類ツリー出力を実現するための php+mysql クエリを紹介します.php+MySQL クエリのツリー分類出力機能をサンプルの形式で分析します.php データベース クエリや配列トラバーサルなどの関連操作スキルも必要とします.必要な友達は参考にしてください。
2020-08-15コメント 03093
ORACLE ツリー構造クエリを分析する 1 つの記事
記事の紹介:この記事では、Oracle に関する関連知識をお届けします。主に ORACLE ツリー構造のクエリの解析に関する記事を紹介しています。さらに詳しく説明しています。一緒に見ていきましょう。皆さんのお役に立てれば幸いです。
2022-09-05コメント 02159
Python で分類にデシジョン ツリーを使用するにはどうすればよいですか?
記事の紹介:機械学習の分野では、分類は重要なタスクです。デシジョン ツリーは、最もよく使用される分類アルゴリズムであり、最良の特徴を繰り返し選択することでデータ セットを分割し、各サブセット内の特徴を比較的単純にし、カテゴリを比較的幅広くすることができます。この記事では、Python で分類にデシジョン ツリーを使用する方法を説明します。 1. デシジョンツリーとは何ですか?デシジョン ツリーは、ツリー構造の分類モデルです。デシジョン ツリー モデルはツリー構造を持ち、分類問題では分類プロセスを表します。ルート ノードから開始して属性をテストし、
2023-06-05コメント 01324
决策树,分类:监督机器学习
記事の紹介:什么是决策树?定义和目的决策树是一种监督学习技术,用于机器学习和数据科学中的分类和回归任务。它使用决策及其可能后果的树状模型,包括结果、资源成本和效用。决策树在分类中的主要目的是创建一个模型,通过学习从数据特征推断出的简单决策规则,基于多个输入变量来预测目标变量的值。主要目标:预测:将新数据点分类到预定义的类中。可解释性:提供决策过程的清晰直观的表示。处理非线性:捕获特征和目标变量之间复杂的非线性关系。决策树结构决策树由以下组件组成:根节点:代表整个数据集,也是树的起点。内部节点:代表用于分割数据的特征。
2024-07-16コメント469
猜一猜:以下哪种红树植物过滤盐分的效率高达99%
記事の紹介:神奇海洋11月9日题目是猜一猜:以下哪种红树植物过滤盐分的效率高达99%?这道题目共有两个选项,选项一:桐花树,选项二:秋茄,想知道答案的小伙伴们快来看看吧。神奇海洋11月9日答案问题:猜一猜:以下哪种红树植物过滤盐分的效率高达99%?选项:1、桐花树2、秋茄答案:秋茄答案解析:生长于高盐度海域的红树林,具有“拒盐”能力,利用“半透膜”系统对盐份进行过滤,秋茄和木榄被誉为“拒盐植物”,其过滤效能达到99%以上,而桐花树则是靠叶子上的盐腺排盐,被称作“泌盐植物”。
2024-06-07コメント413
红树林广泛分布的海域会发生赤潮吗
記事の紹介:神奇海洋11月25日题目是红树林广泛分布的海域会发生赤潮吗?这道题目共有两个选项,选项一:极少发生,选项二:经常发生,想知道答案的小伙伴们快来看看吧。神奇海洋11月25日答案红树林广泛分布的海域会发生赤潮吗?选项:1、极少发生2、经常发生答案:极少发生答案解析:在红树林的海洋里,很少会出现赤潮,由于其具有清洁水体、吸附污染、减少水体的富营养化、预防赤潮等作用,因此被称为“自然的废水清洁站”。
2024-06-30コメント 0226
PHPで配列をバイナリツリー構造に変換する方法を分析する
記事の紹介:PHP での配列のバイナリ ツリーへの変換 PHP で、配列をバイナリ ツリーに変換することは、特にデータを処理する場合に非常に実用的なスキルです。この記事では、このプロセスを PHP で実装する方法について説明します。 1. 二分木とは何ですか?バイナリ ツリーは、各ノードが最大 2 つの子ノードを持つツリー データ構造です。ツリーは階層データ構造です。ツリー内の各ノードは 0 個以上の子ノードを持つことができます。ツリー内のレベル数はルート ノードから計算されます。バイナリ ツリーは特殊な種類のツリーです。各ノードには 2 つ以下の子ノードがあり、左右のサブツリーのビットは次のようになります。
2023-04-12コメント 0257
Java 中如何使用轮廓分析来优化性能?
記事の紹介:Java中的轮廓分析用于确定应用程序执行中的时间和资源消耗。使用JavaVisualVM实施轮廓分析:连接到JVM开启轮廓分析,设置采样间隔运行应用程序停止轮廓分析分析结果显示执行时间的树形视图。优化性能的方法包括:识别热点减少方法调用优化算法
2024-05-12コメント 0436
PHP の基礎となる開発原則を明らかにする: 構文解析と字句解析
記事の紹介:PHP の基礎となる開発原則を明らかにする: 構文解析と字句解析 はじめに: Web 開発で広く使用されているスクリプト言語として、PHP の基礎となる開発原則は常に開発者の注目を集めてきました。その中でも、構文解析と字句解析は、PHP の基礎となる原理を理解する上で重要な部分です。この記事では、PHP の構文解析と字句解析の原則を詳しく説明し、コード例を通じて読者の理解を深めるのに役立ちます。 1. 構文解析 PHP の基礎的な開発において、構文解析は、PHP コード文字列を構文ツリーに解析するプロセスです。 PHP の構文ソリューション
2023-09-09コメント 0928
有些红树林植物的叶子能分泌出白色结晶,猜猜是什么
記事の紹介:神奇海洋11月28日题目是有些红树林植物的叶子能分泌出白色结晶,猜猜是什么?这道题目共有两个选项,选项一:盐,选项二:糖,想知道答案的小伙伴们快来看看吧。神奇海洋11月28日答案有些红树林植物的叶子能分泌出白色结晶,猜猜是什么?选项:1、盐2、糖答案:盐答案解析:红树植物可以通过盐腺分泌盐,落叶脱盐等方法将多余的盐排出体外。白骨壤、桐花树、鼠筋等红树,它们的叶子上都有盐腺,能吸收盐份,将多余的盐份排出叶子,等干了之后,就会变成一种白色的结晶。
2024-07-04コメント531
聚类分析结果图怎么看
記事の紹介:聚类分析结果图可分为树形图(展示分层聚类)、散点图(显示簇分离和重叠)和热力图(展示簇间相似性)。解读时需识别簇、评估簇相似性、确定簇大小、寻找模式和比较不同聚类,以了解聚类结果。
2024-06-13コメント 0210
Pythonでデシジョンツリー分類アルゴリズムを実装する方法
記事の紹介:事前情報 1. デシジョン ツリー デシジョン ツリーは、非常に一般的に使用される分類アルゴリズムであり、教師あり学習に属します。つまり、サンプルのバッチが与えられると、各サンプルには一連の属性と分類結果が含まれます。アルゴリズムはこれらのサンプルを学習することによって決定木を取得します. この決定木は新しいデータに適切な分類を与えることができます. 2. サンプル データは 14 人の既存ユーザーがいると仮定しています. 彼らの個人属性と特定の製品を購入するかどうかは次のとおりです. 番号 年齢収入範囲 仕事の性質 信用格付け 購入決定 0140 低安定、不良 はい 06>40 低安定 良好 いいえ 0730-40 低安定 良好 はい 08 bestInfoGain): bestInfoGain=infoGainbestFeature=ireturnbestF
2023-05-26コメント 0682
PHP7の開発原理を詳細に分析:構文解析から意味解析までのプロセス
記事の紹介:PHP7 の基礎となる開発原則の詳細な分析: 構文解析から意味解析に至る手続き型プログラミング言語の基礎となる開発原則は、プログラマーが習得しなければならない基礎知識です。 PHP7 の基礎となる開発において、構文解析と意味解析は 2 つの非常に重要なプロセスです。この記事では、これら 2 つのプロセスを詳細に分析し、対応するコード例を添付します。 1. 文法解析 文法解析は、PHP コードを構文ツリーに変換するプロセスです。その主なタスクは、文字列形式のコードをコンピュータが理解できる構造化データに変換することです。 PHP7 では、構文解析
2023-09-09コメント 0741