Ich mache einige Klassifizierungsexperimente mit Entscheidungsbäumen (speziell rpart-Paket in R). Wenn ich die Tiefe eines Entscheidungsbaums auf 10 setze, erwarte ich einen kleinen Baum, der jedoch ziemlich groß ist und 7650 beträgt. Wie lautet also genau die Definition von Größe (und Tiefe) in Entscheidungsbäumen? PS: Mein Datensatz ist ziemlich groß.
Ich arbeite derzeit an meinen Datenstrukturen und grundlegenden Algorithmen, ein Teil davon ist der Binärbaum. Ich verstehe die Algorithmen und wie man einen binären Suchbaum und so implementiert. Ich mache es so schlau, dass wir in O (log n) Zeit nachschlagen können. Es fällt mir jedoch schwer, ein Beispiel dafür …
Die Idee von Spreizbäumen ist sehr schön, da sie häufig aufgerufene Elemente nach oben verschieben, was in vielen Anwendungen zu einer erheblichen Beschleunigung führen kann. Der Nachteil ist, dass eine Operation im schlimmsten Fall eine -Komplexität aufweisen kann. (Obwohl amortisierte Grenzen wenn wir mindestens durchführenO ( n )Ö(n)O(n)O ( n …
Wie finde ich ein lokales Minimum eines vollständigen Binärbaums? Betrachten Sie einen vollständigen Binärbaum Knoten , wobei für einige . Jeder Knoten ist mit einer reellen Zahl . Sie können davon ausgehen, dass die reellen Zahlen, die die Knoten kennzeichnen, alle unterschiedlich sind. Ein Knoten ist ein lokales Minimum, wenn …
Diese Frage verwendet die folgende Definition eines vollständigen Binärbaums † : Ein binärer Baum mit Ebenen ist vollständig, wenn alle Ebenen außer möglicherweise der letzten vollständig voll sind und die letzte Ebene alle ihre Knoten auf der linken Seite hat.T.T.TN.N.N Das Folgende ist ein Auszug aus Algorithmen : Es ( …
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