动态树模板 二

动态树模板二

hdu4010 动态树的模板

支持4中操作:

1. Given two integer x, y, you should make a new edge between these two node x and y. So after this operation, two trees will be connected to a new one.

2. Given two integer x, y, you should find the tree in the tree set who contain node x, and you should make the node x be the root of this tree, and then you should cut the edge between node y and its parent. So after this operation, a tree will be separate into two parts.

3. Given three integer w, x, y, for the x, y and all nodes between the path from x to y, you should increase their weight by w.

4. Given two integer x, y, you should check the node weights on the path between x and y, and you should output the maximum weight on it.

并且N <= 300000 查询q <= 300000

#include <cstdio>

#include <algorithm>

#include <iostream>

#include <string.h>

#include <stdio.h>

const int maxn=100011;

const int inf=0x7fffffff;

using namespace std;

struct SplayTree

{

int val,mn,lazy;

bool remark;

int ch[2],pre;

};

SplayTree *tree;

int N;

int val[maxn];

void Init_Splay(int x)

{

tree[x].ch[0]=tree[x].ch[1]=tree[x].pre=0;

tree[x].remark=0;

tree[x].val=val[x];

tree[x].mn=val[x];

}

bool IsRoot(int x)

{

return !tree[x].pre || (tree[tree[x].pre].ch[0]!=x && tree[tree[x].pre].ch[1]!=x); }

void DynamicTree(int n)

{

N=n;

tree=new SplayTree[n+1];

for(int i=0; i<=n; i++) Init_Splay(i);

tree[0].val=-inf;

tree[0].mn=-inf;

}

void Inc(int x,int d)

{

tree[x].val+=d;

tree[x].mn+=d;

tree[x].lazy+=d;

}

void Rev(int x)

{

swap(tree[x].ch[0],tree[x].ch[1]);

tree[x].remark^=1;

}

void PushDown(int x)

{

if(!x) return;

if(tree[x].lazy)

{

if(tree[x].ch[0]) Inc(tree[x].ch[0],tree[x].lazy);

if(tree[x].ch[1]) Inc(tree[x].ch[1],tree[x].lazy);

tree[x].lazy=0;

}

if(tree[x].remark)

{

if(tree[x].ch[0]) Rev(tree[x].ch[0]);

if(tree[x].ch[1]) Rev(tree[x].ch[1]);

tree[x].remark=0;

}

}

void Update(int x)

{

if(!x) return;

tree[x].mn=tree[x].val;

if(tree[x].ch[0]) tree[x].mn=max(tree[tree[x].ch[0]].mn,tree[x].mn);

if(tree[x].ch[1]) tree[x].mn=max(tree[tree[x].ch[1]].mn,tree[x].mn); }

void Rotate(int p,int c)

{

int x=tree[p].pre,y=tree[x].pre;

tree[p].pre=y;

tree[x].pre=p;

if(y) if(x==tree[y].ch[0]) tree[y].ch[0]=p;

else if(x==tree[y].ch[1]) tree[y].ch[1]=p;

tree[x].ch[!c]=tree[p].ch[c];

if(tree[x].ch[!c]) tree[tree[x].ch[!c]].pre=x;

tree[p].ch[c]=x;

Update(x);

}

int stack[maxn];

void Splay(int x)

{

int top=1;

stack[0]=x;

for(int q=x; !IsRoot(q);) stack[top++]=(q=tree[q].pre);

while(top) PushDown(stack[--top]);

while(!IsRoot(x))

{

int q=tree[x].pre;

if(IsRoot(q)) if(tree[q].ch[0]==x) Rotate(x,1);

else Rotate(x,0);

else

{

i

f(q==tree[tree[q].pre].ch[0])

if(tree[q].ch[0]==x) Rotate(q,1),Rotate(x,1);

else Rotate(x,0),Rotate(x,1);

else if(x==tree[q].ch[1]) Rotate(q,0),Rotate(x,0);

else Rotate(x,1),Rotate(x,0);

}

}

Update(x);

}

int Head(int x)

{

Splay(x);

for(PushDown(x); tree[x].ch[0]; x=tree[x].ch[0]) PushDown(x);

Splay(x);

return x;

}

int Expose(int x)

{

int y;

for(y=0; x; x=tree[x].pre) Splay(x),PushDown(x),tree[x].ch[1]=y,Update(y=x);

return y;

}

void ChangeRoot(int x)

{

Rev(Expose(x));

}

void Change(int x,int y,int val)

{

ChangeRoot(y);

Expose(x);

Splay(x);

tree[x].val+=val;

tree[x].lazy+=val;

tree[x].mn+=val;

// PushDown(x);

// Update(x);

}

int AskMax(int x,int y)

{

ChangeRoot(x);

Expose(y);

Splay(y);

return tree[y].mn;

}

void Link(int x,int y)//link操作即为链接两个树，那么要先进性expose操作，把到路径上的边都变为实边，这样才能进行把x调整到根部，进而通过更改祖先来进行链接

{

ChangeRoot(x);

Splay(x);

tree[x].pre=y;

}

void Cut(int x,int y)

{

ChangeRoot(y);

Splay(x);

if(tree[x].ch[0])

{

tree[tree[x].ch[0]].pre=tree[x].pre;

tree[x].pre=tree[x].ch[0]=0;

}

else tree[x].pre=0;

}

int LCA(int x,int y)

{

int p=Head(Expose(x));

int q=Expose(y),w=Head(q);

if(p==w) return q;

return 0;

}

struct data

{

int x,y;

} a[maxn];

int main()

{

// freopen("in","r",stdin);

// freopen("out","w",stdout);

int n,m;

while(scanf("%d",&n)==1)

{

for(int i=1; i<n; i++) scanf("%d%d",&a[i].x,&a[i].y); val[0]=val[n+1]=-inf;

for(int i=1; i<=n; i++) scanf("%d",&val[i]); DynamicTree(n+1);

for(int i=1; i<n; i++) Link(a[i].x,a[i].y);

scanf("%d",&m);

for(int i=1; i<=m; i++)

{

int c;

int x,y,val;

scanf("%d",&c);

if(c==1)

{

scanf("%d%d",&x,&y);

if(!LCA(x,y)) Link(x,y);

else printf("-1\n");

}

else if(c==2)

{

scanf("%d%d",&x,&y);

if(LCA(x,y) && x!=y) Cut(y,x);

else printf("-1\n");

}

else if(c==3)

{

scanf("%d%d%d",&val,&x,&y); if(LCA(x,y)) Change(x,y,val);

else printf("-1\n");

}

else if(c==4)

{

scanf("%d%d",&x,&y);

int tmp=LCA(x,y);

if(tmp) printf("%d\n",AskMax(x,y));

else printf("-1\n");

}

}

printf("\n");

}

return 0;

}

(收藏)决策树的作用与画法介绍

(收藏)决策树的作用与画法介绍？ 导语： 决策树是一种在结构化决策过程中出现复杂分支时所使用的特定决策情况的树形图模型。它的每个内部节点都表示一个属性上的测试，每个分支代表一个属性某个值域上的测试输出，每个叶节点都存放在一种类别。决策树是使用分支方法来说明各种可能性，评判项目风险及可行性。 免费获取决策树软件：https://www.wendangku.net/doc/7e4820061.html,/project/decisiontree/ 决策树符号 决策树通常包括决策节点，事件节点，结束等符号，如下图所示。图中所有的符号都是可以编辑的，用户可以根据自己的不同需求来改变符号的颜色，大小以及尺寸。

决策树的优点与缺点 优点：1.可读性好，具有描述性，易于人工理解与分析。 2. 效率高，一次创建可以反复使用。 3. 通过信息增益轻松处理不相关的属性， 缺点：1. 信息不是特别准确。 2. 决策容易受到法律问题和人为观点的影响。 亿图助你快速绘制决策树 第一步：新建空白页面 运行亿图软件，找到项目管理，通过双击模板页面下的决策树来打开一个空白页面。如果时间有限制的话，用户可以直接在例子页面选择合适的例子进行编辑以节省时间。

第二步：拖放符号 从右边符号库中拖放合适的决策树符号在空白页面上，并根据自己的需要调节符号的大小或颜色。 第三步：添加文本

用户有2种添加文本的方式。第一种是直接双击符号然后输入文本；第二种是ctrl+2打开一个文本框然后输入文本。 第四步：选择主题 导航到页面布局，从内置的主题中选择一个合适的主题让决策树显得更加专业和吸引人。 第五步：保存或导出决策树 回到文件页面，用户可以点击保存将决策树保存为默认的.eddx格式或者为了方便分享点击导出&发送将决策树导出为常见的文件格式。

决策树示例

决策树示例 %************************************************************** %* mex interface to Andy Liaw et al.'s C code (used in R package randomForest) %* Added by Abhishek Jaiantilal ( abhishek.jaiantilal@https://www.wendangku.net/doc/7e4820061.html, ) %* License: GPLv2 %* Version: 0.02 % % Calls Regression Random Forest % A wrapper matlab file that calls the mex file % This does training given the data and labels % Documentation copied from R-packages pdf % https://www.wendangku.net/doc/7e4820061.html,/web/packages/randomForest/randomForest.pdf % Tutorial on getting this working in tutorial_ClassRF.m %%************************************************************** % function model = classRF_train(X,Y,ntree,mtry, extra_options) % %___Options % requires 2 arguments and the rest 3 are optional % X: data matrix % Y: target values % ntree (optional): number of trees (default is 500). also if set to 0 % will default to 500 % mtry (default is floor(sqrt(size(X,2))) D=number of features in X). also if set to 0 % will default to 500 % % % Note: TRUE = 1 and FALSE = 0 below % extra_options represent a structure containing various misc. options to % control the RF % extra_options.replace = 0 or 1 (default is 1) sampling with or without % replacement % extra_options.strata = (not Implemented) % extra_options.sampsize = Size(s) of sample to draw. For classification, % if sampsize is a vector of the length the number of strata, then sampling is stratified by strata, % and the elements of sampsize indicate the numbers to be drawn from the strata. I don't yet know how this works. % extra_options.nodesize = Minimum size of terminal nodes. Setting this number larger causes

家庭树教案

家庭树教案 Prepared on 24 November 2020

课题:家庭树 摘要：本篇教案《家庭树》，是小学三年级《品德与社会》第一单元《幸福家庭伴我成长》的第二课时。整篇教案分为：课前准备、画家庭树、向你说说我的家、尊重长辈的礼节和总结五部分。这一课的教学内容特别生活化，也特别有趣味性，教学中通过学生自己画家庭树，理解自己和家庭成员之间的关系，初步理解什么是家庭，懂得尊敬父母长辈的一些礼节，体会家庭成员之间的亲情，激发对家庭的热爱之情。本人认为：《品德与社会》的教学模式应该创新，改进过去的“教师教、学生听”、“教师高高在上”的想法和认识，平等的对待每一名学生；并依据教材，上好每一堂课，而不是教教材。 关键词：生活的地方、成长的摇篮；展示自己带的全家福照片；尊敬长辈的礼节；孝敬长辈。 九年义务教育六年制小学教科书实验本《品德与社会》三年级（上册） 《家庭树》教案 教学目标： １、理解自己和家庭成员之间的关系，初步理解什么是家庭，懂得尊敬父母长辈的一些礼节，体会家庭成员之间的亲情，激发对家庭的热爱之情。 2、培养孩子关爱家人的意识。 教学重点：感受亲情，萌生对家庭的热爱，得到亲情的体验。 教学难点： １、懂得尊敬长辈的一些礼节。 ２、懂得家庭中亲属关系的称谓。 教学准备： 教师准备：照片、多媒体课件；课前布置学生对家庭主要成员进行调查。 学生准备：家庭照片一张 教学过程： 一、谈话导入，揭示课题 老师指名学生，问：“你能告诉大家，你家有几口人分别是哪些人吗” 教师小结：“是呀，我们小朋友都有一个温暖的家，有的是由爸爸、妈妈和我在一起，这就是两代人在一起生活的小家庭；也有的和爷爷奶奶、外公外婆生活在一起的，这就是三代人组成的大家庭。家庭是我们生活的地方、成长的摇篮，如果把家庭比作一棵树的话，那么家就是一棵‘家庭树’。” 揭示课题：家庭树(板书课题) 二、认识家庭，画画我的家庭树 1、教师出示：“我的家庭树”（图片）。 问：你能把自己家人的称呼填在家庭树的恰当位置上吗 2、教师提问：该从何处入手填 3、交流。（1）从下往上填（为什么）

厉害了,决策树还可以这么画

厉害了,决策树还可以这么画？ 导语： 决策树是一种在结构化决策过程中出现复杂分支时所使用的特定决策情况的树形图模型。它的每个内部节点都表示一个属性上的测试，每个分支代表一个属性某个值域上的测试输出，每个叶节点都存放在一种类别。决策树是使用分支方法来说明各种可能性，评判项目风险及可行性。 免费获取决策树软件：https://www.wendangku.net/doc/7e4820061.html,/project/decisiontree/ 决策树符号 决策树通常包括决策节点，事件节点，结束等符号，如下图所示。图中所有的符号都是可以编辑的，用户可以根据自己的不同需求来改变符号的颜色，大小以及尺寸。

决策树的优点与缺点 优点：1.可读性好，具有描述性，易于人工理解与分析。 2. 效率高，一次创建可以反复使用。 3. 通过信息增益轻松处理不相关的属性， 缺点：1. 信息不是特别准确。 2. 决策容易受到法律问题和人为观点的影响。 亿图助你快速绘制决策树 第一步：新建空白页面 运行亿图软件，找到项目管理，通过双击模板页面下的决策树来打开一个空白页面。如果时间有限制的话，用户可以直接在例子页面选择合适的例子进行编辑以节省时间。

第二步：拖放符号 从右边符号库中拖放合适的决策树符号在空白页面上，并根据自己的需要调节符号的大小或颜色。 第三步：添加文本

用户有2种添加文本的方式。第一种是直接双击符号然后输入文本；第二种是ctrl+2打开一个文本框然后输入文本。 第四步：选择主题 导航到页面布局，从内置的主题中选择一个合适的主题让决策树显得更加专业和吸引人。 第五步：保存或导出决策树 回到文件页面，用户可以点击保存将决策树保存为默认的.eddx格式或者为了方便分享点击导出&发送将决策树导出为常见的文件格式。

决策树归纳

决策树归纳 关键词：分类，归纳，决策树，信息理论，知识获取，专家系统 摘要：通过实例的归纳推理构建基于知识的系统的技术已经在若干实际应用中成功地证明。本文总结了合成在各种系统中使用的决策树的方法，并且详细描述了一个这样的系统ID3。最近研究的结果显示可以修改该方法以处理嘈杂和/或不完整的信息的方式。讨论了报告的基本算法的缺点，并且比较了克服它的两种手段。本文结束了当前研究方向的插图。 1.介绍 由于人工智能首先在1950年代中期被认可为一门学科，机器学习已成为一个中心研究领域。可以给出这个突出的两个原因。学习的能力是智能行为的标志，所以任何将智力理解为现象的尝试都必须包括对学习的理解。更具体地，学习提供了构建高性能系统的潜在方法。 学习研究由不同的子领域组成。在一个极端，有自适应系统监视自己的性能，并尝试通过调整内部参数来改善它。这种方法，大部分早期学习工作的特点，产生了自我完善的游戏程序（Samuel，1967），平衡杆（Michie，1982），解决问题（Quinlan，1969）和许多其他领域。一个完全不同的方法认为学习是以概念形式获取结构化知识（Hunt，1962; Winston，1975），?歧视网（Feigenbaum和Simon，1963）或生产规则（Buchanan，1978）。 后一种机器学习的实际重要性已经被低估了，由基于知识的专家系统的出现。正如他们的名字所暗示的，这些系统由显式地表示而不是在算法中隐含的知识提供动力。驱动开拓性专家系统所需的知识通过领域专家和知识工程师之间的长期互动来编写。虽然通过该方法的典型的知识解释速率是每人每天的几个规则，但是用于复杂任务的专家系统可能需要数百或甚至数千个这样的规则。很明显，知识获取的面试方法不能跟上对专家系统的迅速增长的需求; Feigen-baum（1981）认为这是“瓶颈问题”。这种观点刺激了机器学习方法作为一种解释知识的手段的研究（Michie，1983）。 本文集中在一个微观的机器学习和一系列的学习系统，已被用来建立一个简单的类型的知识为基础的系统。第2节概述了这个家庭的

C45决策树工具使用说明

C45决策树工具使用说明 1. 简介： 本文档给出了有关C45决策树方法相关的一些资料，面向对象是研究人员。本文档的内容安排如下： 1． C45决策树方法的使用场合描述； 2． C45决策树如何训练，即C45_VC.exe使用说明； 3． C45决策树训练结果如何在代码中使用，即CAskC45编程说明； 4． C45的外围工具简介； 5． C45的原理说明； 6．联系方式。 2. 适合用C45解决的问题 C45是一种决策树的算法，可以理解为数据挖掘算法的一种。从大规模的数据中挖掘规律，这里的大规模数据一般是用属性来描述，属性本身可以是连续量，如语音数据的基频值；也可以使离散量，如句子中词的个数；还可以使枚举量，如26个词类，声韵母类型等。属性分为输入属性，和结论属性（或称决策属性）。结论属性就是我们希望从输入属性中得到的结果，如希望从输入的词性序列中预测某个位置是不是L3边界，或者根据前后的音调、基频等预测当前的音节应该是哪一类的韵律曲线。结论属性必须是枚举量（当然包括布尔量）。而规律则以决策树的形式来表示，其形式如，在C45_VC.txt或者Screen.txt中可以看到类似的输出结果： Decision Tree: e_lv <= 47.6 : 如果e_lv属性值小于等于47.6的话 | n_lv <= 45.8 : NeiWen (76.0/2.0) 如果n_lv值小于等于45.8，结论属性应该是NewiWen。| n_lv > 45.8 : NeiBuWen (44.0) 如果n_lv值大于45.8，结论属性应该是NewiBuWen。e_lv > 47.6 : 如果e_lv属性值大于47.6的话 | n_lv <= 45.8 : WaiWen (147.0) … | n_lv > 45.8 : WaiBuWen (32.0) … 注：n_lv <= 45.8 : NeiWen (76.0/2.0)中的76.0表示到这个决策分支的有76个例子，其中2.0是错误的例子数目。这里有可能出现小数，这是决策树根据概率计算过程中可能将一个例子划分到多个子分支，每个分支算是（0.几）个事例到此。 这里同时给出关于使用C45决策树方法的一些注意事项： 1） C45是狂揉的，只要你给它输入属性和输出属性，即使输出和输入之间没有任何关系，决策树一样可以给出很不错的决策正确率，尤其是集内测试正确率。 2）要避免上述问题，两个方面重要：（1）集外测试，集内测试不说明问题。集外测试也要有一定的数目，这样才可以得到比较可信的测试结果。（2）输入数据量，理论上训练例子的个数应该是所有属性空间大小的10倍。属性空间大小计算为：每个属性可能的取值的种类数的连乘积。比如输入属性是3个词类，而每个词类可能有32种可能，则理论上需要的训练例子数为：32×32×32＝32768个。当然考虑到有些词类组合不可能出现，所需训练例子数可以筹减。 3）理论上，C45能自动排除那些不相关的属性，但是在训练数据稀疏的情况下，决策树一样会利用那些不相关的属性，得到一些结论。所以不能一咕脑儿把所有的属性扔给决策树，还是需要对输入属性与输出属性之间有没有关联进行仔细的分析。 4）决策树的结论属性不宜太多。超过20就是很不好了，因为决策树认为结论属性完全是枚举类型的，结论属性之间的各个可能的取值没有任何关系，如果问题中结论属性有一定的

家庭树

苏教版《品德与社会》三年级上册 《家庭树》教学设计 江苏高邮市武安中心小学陈海峰毛荣秋 一、教学目标 情感与态度：引导学生通过开展小调查，了解家庭成员的情况，激发亲情体验，萌发对家的热爱，并乐于和同伴分享家庭中的亲情故事。 行为与习惯：在唤醒亲情体验的同时让学生明白爱需要回报，懂得尊敬长辈的基本礼节，并愿意做个尊敬长辈的孩子。 知识与技能：帮助学生懂得自己和家庭成员之间的关系，借助“树”的形象理清自己家的家庭结构。初步理解什么是家庭，形成“家”的概念，知道自己的成长离不开家庭。并在此学习过程中提高调查收集、整理资料的能力，能与同伴交流与合作，分享感受与活动成果。 过程与方法：引导学生学会关爱自己的长辈，在游戏活动中理清自己的家庭结构，在调查活动中尝试体验家的亲情，并能和他人交流自己的感悟。 二、教学重点 1．理清家庭结构关系，确立“家”的初步观念。 2．明白尊敬长辈的基本礼节 三、教学难点 课内：帮助学生在理清家庭关系的过程中逐步明晰“家”的概念。 实践：唤起学生的亲情体验，激发对家的热爱，引导学生学会回报长辈的爱，主动尊敬长辈。

四、准备活动 1．组织开展家庭成员基本情况的小调查 2．搜集学生的家庭照片 3．多媒体课件及卡片的制作 第一课时 一、课前准备 1、学生在家长的协助下，对家庭成员及亲戚的基本情况进行调查，填写好相关的调查表。 2、教师准备“大树家庭”课件、“非常6+1”节目节选及“我爱我家”的MTV。 二、教学过程 （一）认识“大树家庭”。 导入：同学们，请看大屏幕上画的什么？——是一棵树，这是一棵奇特的树，因为这棵树中蕴藏着一个个朴实而幸福的故事，想一睹为快吗？ 1、课件①：师点击树叶，屏幕上出现一段录像：一片树叶坐在月光下，等树干(爸爸妈妈)回来过中秋节。（树叶配童音） 2、师再点击树干。（树干配成人语音，树干带着树叶去看望树根长辈（爷爷奶奶或外公外婆）。） 师继续点击树叶、树干、树根。提示学生将同辈、父母辈、祖父母辈与树叶、树干、树根三者之间的关系联系起来。 相机出示课题：为这棵树取名——家庭树（板书） （二）贴贴“家庭大树”。 1、让学生在黑板上用卡片拼贴“家庭树”。引导学生说出先有了树根，树根再衍生出树枝，树枝又长出了树叶。 2、根据树的生长特点，联系家庭的组成情况，说说树根、树枝、树叶在家庭中分别指哪些人？让学生在黑板上已贴的“大树家庭”中贴相应的家庭成员结构卡片。 3、课堂小制作，自制“家庭树”。（先画大树，根据不同的家庭情况，反映各自的家庭结构。） （三）解读“家庭小词典”。 提示：两代人生活在一起为小家庭，三代及三代以上人共同生活的是大家庭。 1、说说自己的家庭是怎样组成的，你家属于大家庭还是小家庭？ *选取照片的时候注意选取三口两代之家、五口三代之家、四世同堂三种不同的家庭类型。 a．指名简单介绍照片：

决策树

决策树算法： 什么是机器学习？ 机器学习(Machine Learning) 是近20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。机器学习在数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA 序列测序、语言与手写识别、战略游戏与机器人运用等领域有着十分广泛的应用。它无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。 决策树定义： 机器学习中决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。 决策树模型 定义2.1（决策树）分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed edge）组成。 □——决策点，是对几种可能方案的选择，即最后选择的最佳方案。如果决策属于多级决策，则决策树的中间可以有多个决策点，以决策树根部的决策点为最终决策方案为最终决策方案。○——状态节点，代表备选方案的经济效果（期望值），通过各状态节点的经济效果的对比，按照一定的决策标准就可以选出最佳方案。由状态节点引出的分支称为概率枝， 概率枝的数目表示可能出现的自然状态数目每个分枝上要注明该状态出现的概率。 △——结果节点，将每个方案在各种自然状态下取得的损益值标注于结果节点的右端。

(完整word版)项目管理实战利器之八——决策树分析和EMV

项目管理实战利器之八——决策树分析和EMV 作者: 楼政 一、决策者的工具包 “决策就是从多种方案中选择一个行动方针的认知过程。每一个决策过程都会产生一个最终选择。”这是在维基百科所阐述的。但它没有说的是，有些决策必须为未来发生的结果而做出。有数种工具可以用来帮助做出复杂的决策，即决策树分析和预期货币价值。 二、预期货币价值（EMV，Expected Monetary Value） EMV是一种对概率和各种可能情景影响所做的平衡。以下两种方案，哪一种会提供更大的潜在收益呢？ 方案1 最好的情景(Best case)：盈利$180,000的概率为20%。 BC=20%*$180,000=$3 6,000 最坏的情景(Worst case)：损失- $20,000的概率为 15％。 WC= 15%*（- $ 20,000）=-$3,000 最可能的情景(Most likely case)：盈利$75,000元 的概率为65％。 MLC= 65%*$75,000 = $48,750 Total EMV = BC+WC+MLC = $36,000+（-$3,000）+$48,750=$81,750 方案2 最好的情景(Best case)：盈利$200,000的概率为15%。BC=15%*$200,000=$30,00 最坏的情景(Worst case)：盈利$15,000的概率为25％。WC= 25%*$15,000 = $ 3,750 最可能的情景(Most likely case)：盈利$45,000元的概 率为60％。 MLC= 60%*$ 45,000 = $ 27,000 Total EMV = BC+WC+MLC = $30,000+$3,750+$27,000=$60,750 你选择哪种方案？当然选方案一，因为它具有更高的EMV为$81,750。 三、决策树分析（Decision Tree Analysis） 在决策树分析中，一个问题被描述为一个图表，这个图表显示了所有可能行动、事件和回报（成果），在一段时期内不同的时间点对上述内容必须作出的选择。 制造业的一个实例

新决策树例子

rpart包的rpart函数 Iris数据集 library(rpart) #加载rpart包 head(iris) #看看iris数据集里有哪些变量 iris以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个数据，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性分别是花萼长度、花萼宽带、花瓣长度、花瓣宽度 用gini度量纯度 =rpart(Species~.,data=iris,method="class",parms=list(split="gini")) # rpart(formula, data, method, parms, ...)得到决策树对象，其中 （1）formula是回归方程的形式，y~x1+x2+…，iris一共有5个变量，因变量是Species,自变量是其余四个变量，所以formula可以省略为Species~. （2）data是所要学习的数据集 （3）method根据因变量的数据类型有如下几种选择：anova（连续型），poisson（计数型），class（离散型），exp（生存型），因为我们的因变量是花的种类，属于离散型，所以method选择class （4）parms可以设置纯度的度量方法，有gini（默认）和information（信息增益）两种。 plot, uniform=T, branch=0, margin=,main="Classification Tree\nIris Species by Petal and Sepal Length") #plot的对象是由rpart得到的决策树对象，可以把这课决策树画出来，其中 （1） uniform可取T，F两个值，T表示图形在空间上均匀分配 （2） branch刻画分支的形状，取值在0和1之间，branch=0是倒v型，branch=1是直角型，而当branch属于（0,1）时是梯形 Classification T ree Iris Species by Petal and Sepal Length branch=0.5 | （3）margin刻画图的大小，margin越大，决策树越小，上述三幅图的margin=，而当margin=1时，决策树变小了

如何画决策树

如何画决策树？ 导语： 决策树是一种在结构化决策过程中出现复杂分支时所使用的特定决策情况的树形图模型。它的每个内部节点都表示一个属性上的测试，每个分支代表一个属性某个值域上的测试输出，每个叶节点都存放在一种类别。决策树是使用分支方法来说明各种可能性，评判项目风险及可行性。 免费获取决策树软件：https://www.wendangku.net/doc/7e4820061.html,/project/decisiontree/ 决策树符号 决策树通常包括决策节点，事件节点，结束等符号，如下图所示。图中所有的符号都是可以编辑的，用户可以根据自己的不同需求来改变符号的颜色，大小以及尺寸。

决策树的优点与缺点 优点：1.可读性好，具有描述性，易于人工理解与分析。 2. 效率高，一次创建可以反复使用。 3. 通过信息增益轻松处理不相关的属性， 缺点：1. 信息不是特别准确。 2. 决策容易受到法律问题和人为观点的影响。 亿图助你快速绘制决策树 第一步：新建空白页面 运行亿图软件，找到项目管理，通过双击模板页面下的决策树来打开一个空白页面。如果时间有限制的话，用户可以直接在例子页面选择合适的例子进行编辑以节省时间。

第二步：拖放符号 从右边符号库中拖放合适的决策树符号在空白页面上，并根据自己的需要调节符号的大小或颜色。 第三步：添加文本

用户有2种添加文本的方式。第一种是直接双击符号然后输入文本；第二种是ctrl+2打开一个文本框然后输入文本。 第四步：选择主题 导航到页面布局，从内置的主题中选择一个合适的主题让决策树显得更加专业和吸引人。 第五步：保存或导出决策树 回到文件页面，用户可以点击保存将决策树保存为默认的.eddx格式或者为了方便分享点击导出&发送将决策树导出为常见的文件格式。

我来画棵家庭树

我来画棵家庭树 龙湾区沙城镇第一小学项晓燕 【教材分析】 《我来画棵家庭树》是浙教版《品德与社会》三年级上第二单元“我的家庭”中的第一个学习主题。对学生们来说，家庭是她们最熟悉的地方，他们与父母和他们与父母和其他家人生活在一起，朝夕相处，他们之间有着密切的物质和精神的联系，他们是家庭的重要成员。课文从画家庭树入手，将学生与家庭成员之间关系的零散感知加以整合，让他们认识家庭，知道自己是家庭中的一员，自己的成长离不开家庭，感受父母长辈的养育之恩，体会家庭成员间的亲情，并以恰当的方式表达对他们的感激、尊敬和关心。 【设计意图】 鲁洁教授说：如果用一句话来概括本课程在基本理念上的主要变革，那就是“回归生活”。课程源于生活，生活是第一性的，道德寓于儿童生活的方方面面，没有能与生活分离的“纯道德的生活”，儿童品德的形成源于他们对生活的体验，认识和感悟，只有在自己的生活中才能进行有意义的学习。在思想品德教学中，只有不断丰富学生的生活体验，扩大思品教育的外延，让教育意图蕴含在学生无拘无束的生活中，才能使让他们真正去享受生活的乐趣，感受生命的意义和价值。毕竟，体验生活和感悟生活才是儿童品德形成的源泉呀。 【教学目标】 1、认识家庭成员之间的关系和称谓。 2、知道自己是家庭中的一员，体会家庭成员间的亲情。 【教学重难点】 重点：认识家庭成员之间的关系和称谓。 难点：体会家庭成员之间的亲情。 【课前准备】

教师准备：课件、一棵大树（卡纸画） 学生准备：一张大树形状的卡纸，会唱《让爱住我家》的歌曲。 【教学时间】一课时 【教学过程】 一、欣赏音乐，情境导入 1、家，是我们心灵的港湾；家是一颗亲情树，里面包含着每个人对亲人的浓浓深情。家，就是一个用爱心筑就的城堡。同学们，你们会唱有关家的歌吗？ 2、播放歌曲《让爱住我家》，同时播放多张一家人其乐融融的照片。 (设计意图：给学生以亲切感。上课一开始，让学生听他们学过的一首《可爱的家庭》，并播放一些温馨家庭的画面，这首歌与今天的主题很接近，可以让学生动起来，拉近和学生距离，并给学生以亲切感。) 3、好听吗？温馨吗？说说你现在的感受好吗？ 4、能带上你全家人的照片，向同学们介绍一下你的家人吗？（投影出示照片） 5、同桌互相介绍。 6、家是我们生活的地方，成长的摇篮，你愿意把家比作什么呢？是呀，充满温馨的家庭更像是一棵树，一棵家庭树。（黑板上贴一棵大树）这节课，我们共同来画棵家庭树。（揭示课题） 二、画画我的家庭树 1、找家庭成员

决策树算法总结

决策树决策树研发二部

目录 1. 算法介绍 (1) 1.1. 分支节点选取 (1) 1.2. 构建树 (3) 1.3. 剪枝 (10) 2. sk-learn 中的使用 (12) 3. sk-learn中源码分析 (13)

1. 算法介绍 决策树算法是机器学习中的经典算法之一，既可以作为分类算法，也可以作 为回归算法。决策树算法又被发展出很多不同的版本，按照时间上分，目前主要包括，ID3、C4.5和CART版本算法。其中ID3版本的决策树算法是最早出现的，可以用来做分类算法。C4.5是针对ID3的不足出现的优化版本，也用来做分类。CART也是针对 ID3优化出现的，既可以做分类，可以做回归。 决策树算法的本质其实很类似我们的if-elseif-else语句，通过条件作为分支依据，最终的数学模型就是一颗树。不过在决策树算法中我们需要重点考虑选取分支条件的理由，以及谁先判断谁后判断，包括最后对过拟合的处理，也就是剪枝。这是我们之前写if语句时不会考虑的问题。 决策树算法主要分为以下3个步骤： 1. 分支节点选取 2. 构建树 3. 剪枝 1.1. 分支节点选取 分支节点选取，也就是寻找分支节点的最优解。既然要寻找最优，那么必须要有一个衡量标准，也就是需要量化这个优劣性。常用的衡量指标有熵和基尼系数。 熵：熵用来表示信息的混乱程度，值越大表示越混乱，包含的信息量也就越多。比如，A班有10个男生1个女生，B班有5个男生5个女生，那么B班的熵值就比A班大，也就是B班信息越混乱。 Entropy = -V p ” 基尼系数：同上，也可以作为信息混乱程度的衡量指标。 Gini = 1 - p： l-L

决策树实例计算

计算题 一 1.为生产甲产品，小行星公司设计了两个基本方案：一是建大工厂，二是建小工厂。如果销路好，3年以后考虑扩建。建大工厂需投资300万元，建小工厂需投资160万元，3年后扩建另需投资140万元。扩建后可使用7年，其年度损益值与大工厂相同。每种自然状态的预测概率及年度损益值如下表： 前 3 年 后 7 年 根据上述资料试用决策树法做出决策。 四、计算题（15分）

答：建大厂收益=581-300=281 建小厂收益=447-160=287 所以应选择建小厂方案。 二 山姆公司的生产设备已经落后，需要马上更新。公司有人认为，目前产品销路增长，应在更新设备的同时扩大再生产的规模。但也有人认为，市场形势尚难判断，不如先更新设备，3年后再根据形势变化考虑扩大再生产的规模问题。这样，该公司就面临着两个决策方案。决策分析的有关资料如下： A、现在更新设备，需投资35万元， 3年后扩大生产规模，另需投资40万元。 B、现在更新设备的同时扩大再生产的规模，需投资60万元。 C、现在只更新设备，在销售情况良好时，每年可获利6万元；在销售情况不好时，每年可获利4、5万元。 D、如果现在更新与扩产同时进行，若销售情况好，前3年每年可获利12万元；后7年每年可获利15万元；若销售情况不好，每年只获利3万元。 E、每种自然状态的预测概率如下表

前 3 年 后 7 年 根据上述资料试用决策树法做出决策。 答案：

结点7收益值=0、85×7 × 15+0、15 ×7 ×3=92、4（万元）

结点8收益值=0、85×7 ×6+0、15 ×7 ×4、5=40、4（万元） 结点9收益值=0、1×7 × 15+0、9 ×7 ×3=29、4（万元） 结点10收益值=0、1×7 × 6+0、9 ×7 ×4、5=32、6（万元） 结点1收益值=0、7×[52、4+（3 × 6）]+0、3 ×[32、6+（3 × 4、5）]=63、1（万元） 结点2收益值=0、7×[92、4+（3 × 12）]+0、3 ×[29、4+（3 × 3）]=101、4（万元） 答：用决策树法进行决策应选择更新扩产方案，可获得收益41、4万元。 三 某厂准备生产Y种新产品，对未来的销售前景预测不准，可能出现高需求、中需求、低需求三种自然状态。组织有三个方案可供选择：新建一个车间；扩建原有车间；对原有车间的生产线进行局部改造。三个方案在5年内的经济效益见下表（单位：万元）： 0 1 请分别用悲观决策法、乐观决策法、最大最小后悔决策法做出决策。 悲观决策法指当存在几种自然状态的情况下，宁可把情况估计得坏一 些，从中选择一个收益最大的方案，决策稳妥可靠。按此准则，在低需求的自然状态下，5年内新建方案亏损160万，扩建方案保本，改造方案获利80万。改造方案最佳。 乐观决策法： 新建E=（0、7X600）+（1-0、7）X（-160）=372（万元） 扩建E=（0、7X400）+ （1-0、7）X0=280 （万元） 改造E=（0、7X300）+ （1-0、7）X80=234 （万元） 比较结果，新建方案最佳。 最大最小后悔决策，是用后悔值计算表进行计算的： 后悔值计算表

我的家庭职业树

我的职业家庭树 你知道家族中的成员都从事些什么工作吗；你对他们的工作有什么看法呢;让我们借由家庭树的探索！来帮助你了解家人对你的职业期待以及你的自我期许究竟与家族职业有哪些关联； 首先！请你将家庭中的亲属及他的职业填写在下图的家庭树上。 我是＿＿＿＿＿＿＿

填好了吗？完成后！请对照下面列出来的问题！把答案填写在空格中。想一想 妈妈 爸爸 ＿＿＿＿＿ ＿＿＿＿＿ ＿＿＿＿＿ ＿＿＿＿＿ ＿＿＿＿＿ ＿＿＿＿＿ ＿＿＿＿＿ ＿＿＿＿＿ ＿＿＿＿＿ ＿＿＿＿＿

◎我家族中最多人从事的职业是，＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ◎我想要从事这种职业吗；为什么;＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ◎爸爸如何形容他的职业；爸爸平时会提到哪些职业；他怎么说的；＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ◎妈妈如何形容她的职业；妈妈平时会提到哪些职业；她怎么说的;＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 妈妈的想法对我的影响是＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ◎家族中还有谁对职业的想法对我影响深刻；他们怎么说；＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ◎家族中对彼此职业感到满意或羡慕的是什么;例如，「堂哥在医院当医生！不仅收入高！社会地位又高」… 家族彼此羡慕的职业是＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 对他们的想法我觉得，＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ◎我觉得家人对我未来选择职业的影响是，＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ◎家人对各职业的评价往往表现了他们的好恶！例如「千万不要当艺术家！可能连三餐都吃不饱.」（「当医生好！不仅收入高！社会地位又高」…）我的家人最常提到有关职业的事是,＿＿＿＿＿＿＿＿ 对我的影响是＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿

机器学习--决策树(ID3)算法及案例

机器学习--决策树(ID3)算法及案例 1基本原理 决策树是一个预测模型。它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，每个分支路径代表某个可能的属性值，每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。一般情况下，决策树由决策结点、分支路径和叶结点组成。在选择哪个属性作为结点的时候，采用信息论原理，计算信息增益，获得最大信息增益的属性就是最好的选择。信息增益是指原有数据集的熵减去按某个属性分类后数据集的熵所得的差值。然后采用递归的原则处理数据集，并得到了我们需要的决策树。 2算法流程 检测数据集中的每个子项是否属于同一分类： If 是，则返回类别标签； Else 计算信息增益，寻找划分数据集的最好特征 划分数据数据集 创建分支节点（叶结点或决策结点） for 每个划分的子集 递归调用，并增加返回结果到分支节点中

return 分支结点 算法的基本思想可以概括为： 1）树以代表训练样本的根结点开始。 2）如果样本都在同一个类．则该结点成为树叶，并记录该类。 3）否则，算法选择最有分类能力的属性作为决策树的当前结点． 4 ）根据当前决策结点属性取值的不同，将训练样本根据该属性的值分为若干子集，每个取值形成一个分枝，有几个取值形成几个分枝。匀针对上一步得到的一个子集，重复进行先前步骤，递归形成每个划分样本上的决策树。一旦一个属性只出现在一个结点上，就不必在该结点的任何后代考虑它，直接标记类别。 5）递归划分步骤仅当下列条件之一成立时停止： ①给定结点的所有样本属于同一类。 ②没有剩余属性可以用来进一步划分样本．在这种情况下．使用多数表决，将给定的结点转换成树叶，并以样本中元组个数最多的类别作为类别标记，同时也可以存放该结点样本的类别分布[这个主要可以用来剪枝]。 ③如果某一分枝tc，没有满足该分支中已有分类的样本，则以样本的多数类生成叶子节点。 算法中2)步所指的最优分类能力的属性。这个属性的选择是本算法种的关键点，分裂属性的选择直接关系到此算法的优劣。 一般来说可以用比较信息增益和信息增益率的方式来进行。 其中信息增益的概念又会牵扯出熵的概念。熵的概念是香农在研究信息量方面的提出的。它的计算公式是： Info(D)=-p1log(p1)/log(2.0)-p2log(p2)/log(2.0)-p3log(p3)/log(2.0)+...-pNlog(pN) /log(2.0) (其中N表示所有的不同类别)

三年级作文议论文：My family tree(我的家庭树)

三年级作文议论文：My family tree（我的 家庭树） My name is Cathy。 I am twelve years old。 I am a student。 I go to Guicheng Central Primary School。 I am in Class Four Grade Five。 I am my father and mother ;s good daughter。 My father is Mr。 Cai。 He is an office worker。 He works in an office。My mother is very beautiful and young。 Her name is Miss Zhu。 She is an office worker too。 My father ;s father and mother are Mr。 Cai and Miss Deng。 They are my grandfather and grandmother。My mother ;s father and mother are Mr。 Zhu and Miss Liu。 They are my grandfather and grandmother too。 So I have two grandfathers and two grandmothers。 My uncle and aunt have a son Jack。 He is my cousin。 Jack is a lovely boy。 He is only five-years old。 I like him。 I like my family very much。

家庭树

Intermediate Unit: Family Lesson: My Future Family

Objective ?Students will be able to discuss the family they have now as well as the family they want to have in the future.

Vocabulary Family Tree I want a __________ Having a baby Adoption

Family Tree Grandmother Grandfather Mother Aunt Uncle Aunt Sister Brother Grandmother Grandfather Uncle Aunt Father Aunt Me Uncle Aunt Cousin Cousin Cousin Cousin Red –your immediate family Yellow –your cousins Orange –mother’s side of the family Blue –married into the family Green –father’s side of the family

Family Tree 1.A family tree helps show generations. 2.Family trees can help understand a persons heritage and nationality. 3.Sometimes X’s on family trees represent people who have died.

项目管理工具10决策树运筹学决策论有关决策树的典型题

决策树 预测项目期望值，做出风险决策 什么是决策树 决策树是一种运用树状网络图形，根据期望（损益）值决策准则进行项目战略决策分析的工具。 决策树的作用 能有效地对风险型项目进行战略决策分析； 运用树状网络图直观、方便、易操作； 是一种定量的决策分析工具，可以有效地解决多级（序贯）决策问题。 怎么做 决策树由以下四部分组成，如下图： ?决策节点 方案节点 —树枝?树梢 决策树图—图1 1.画出决策树 A 先画一决策节点“?”； B 从决策节点引出方案分枝，分枝上注明方案名或代号； C 方案分枝的末端画上方案节点“ ”； D 从每个方案节点引出状态分枝“—”，分枝上注明状态名、代号及其出现的概率； C 树梢末画上结果节点“△”，旁边注明相应的损益值。 提示： 按照从左到右的顺序画决策树，画决策树的过程本身就是一个对决策问题进一步深入探索的过程。例： 某计算机制造商为开发一种市场需要的新产品考虑筹建一个分厂。经过调查研究取得以下有关资料：

决策树—图2 2．计算各方案的期望值损益值 按从右到左的顺序计算期望损益值，并将结果标注在相应的状态节点处。 点⑤：[100*0.9+(-20)*0.1]*7(年)=616 点②：(-20)*0.1*7(年)=140 100*0.7*3(年)+616*0.7+(-20)*0.3*3(年)+(-140)*0.3-300(建大厂投资)=281.2 点⑧：(40*0.9+30*0.1)*7(年)=273 点⑨：[95*0.9+(-20)*0.1]*7(年)-200(扩建投资)=384.5 因384.5>273,说明扩建方案好;划掉不扩建方案,并将点9的期望值转移到点6处. 点⑦：30*1.0*7(年)=210 点③：40*0.7*3(年)+384.5*0.7+30*0.3*3(年)+210*0.3-120(建小厂投资)=323.2 带有期望损益值的决策树：（单位：万元）见下页图