Inductive Learning Hypothesis in Decision Tree Algorithms

斯坦福的 Mykel J. Kochenderfer 主编的《Algorithms for Decision Making.pdf》，是那种你一看目录就知道不东西。讲的是在不确定环境下怎么做出最优决策，内容蛮系统的，数学推导也比较清晰，不烧脑但够深。 不确定性决策的算法入门讲得还挺扎实，从动态规划、MDP到贝叶斯网络，一网打尽，适合有点基础但想进阶的你。像强化学习里常碰到的模型决策问题，这本书里的方法都能拿来用。 用MATLAB搞模型验证也有点用武之地，书里讲的算法思路适合快速测试，不用从零开始造轮子。还有一堆和它相关的资源，像决策方法、MATLAB 不确定性数据，都可以一起配套看看。 推荐你

该论文具体阐述了数据挖掘中的决策树算法在成绩分析中的应用，帮助观察成绩的总体情况以及成绩的分类等。

信息论和算法的深度结合，是 David MacKay 教授的《Information Theory, Inference, and Learning Algorithms》最吸引人的地方。讲得挺透，案例也有点意思。你要是对贝叶斯方法、机器学习里的推理算法比较感兴趣，这本书值得细读。重点是，官网还能免费下载，真香！ 信息论的基础讲得不啰嗦，思路清晰，用例子带你入门。比方说熵的时候，不止公式推导，还有对现实世界里数据压缩问题的应用解释，挺容易理解的。 贝叶斯方法这块，讲了从基本定理到复杂网络建模，比较系统，适合边看边敲点代码。比如你想用贝叶斯网络做个推荐系统，书里这部分内容就蛮有参考价值的。 算法

B-Tree 平衡搜索树 所有键和数据存储在叶子节点 节点拥有指向相邻节点的指针 B+Tree B-Tree的变体 非叶子节点只存储键，叶子节点存储键和数据 指针只存在于叶子节点 查询效率较高，适合范围查询 B*Tree B-Tree的改进版本 叶子节点之间具有额外指针，实现快速遍历 减少了查询和更新的磁盘访问次数，提高性能

定义 B-tree: 一种自平衡树状数据结构，能够存储数据并允许以对数时间复杂度进行搜索、顺序访问、插入和删除操作。B-tree 中的每个节点可以包含多个键值和子节点，通常比其他树状结构（如二叉树）更宽更浅，这使得它们非常适合于磁盘或其他辅助存储设备上的数据存储和检索。 B+tree: B-tree 的变体，所有数据记录都存储在叶子节点中，内部节点仅存储键值用于索引。此外，所有叶子节点通常通过指针链接在一起，这使得顺序遍历数据变得更加高效。 查找 B-tree: 从根节点开始，比较目标键值与节点中的键值。如果找到匹配项，则返回相关联的数据。否则，根据键值的大小关系，递归地进

AVL 树和红黑树的资料挺实用的，适合需要理解平衡二叉树的开发者。你可以按照 PPT 里的例子一步一步看，图文结合，感觉挺容易理解的。并且，作者还了博客作为补充，有不明白的地方，可以发邮件询问，蛮贴心的哦。如果你正在学习这两种树的实现原理，可以参考一下。顺便说一句，相关的资源链接也挺丰富的，从二叉树结构简述到平衡 B 树的学习材料都有，省得你自己去找资料了。嗯，如果你想深入了解这些数据结构，强烈推荐先看看这些 PPT 和链接，省时又高效。

使用回归树算法和 ANFIS 训练生成模糊推理系统 (FIS)。

Java 实现的 ART 树，挺适合搞存储结构优化的你看看。路径压缩和懒扩展这两个点实现得比较地道，插入、查找、删除这些常规操作都能搞定，甚至还能查前缀，适合做那种键值前缀匹配的场景。源码结构清晰，不绕，直接能拿来用或者做二次开发。如果你对数据库索引结构感兴趣，ART 确实是个不错的切入点，性能和灵活性都还蛮均衡的。

本书重点介绍了用于解决数据挖掘中关键问题的实用算法，甚至可以在最大的数据集上使用这些算法。