人工智能算法基础-树与二叉树 补习课程表
人工智能算法基础:树与二叉树
一、课程概述
树与二叉树是计算机科学中非常重要的数据结构,也是人工智能领域的基础。在机器学习、数据挖掘、自然语言处理等领域,树结构被广泛应用于决策树、随机森林、哈夫曼编码等算法中。对于希望从事人工智能工作的人员来说,扎实的树与二叉树基础是理解和应用高级算法的前提。
本课程表旨在帮助有工作经验但大学期间未认真学习树与二叉树基础知识的学习者系统地补全这一基础,为后续学习人工智能技术打下坚实基础。课程内容设计遵循 "基础概念→数据结构→算法应用" 的学习路径,强调从易到难、循序渐进,注重知识间的依赖关系和实际应用。
1.1 学习目标
通过本课程的学习,你将能够:
掌握树与二叉树的基本概念和术语:理解树的定义、结构和性质
熟练掌握二叉树的存储结构和操作:包括顺序存储和链式存储
掌握二叉树的遍历算法:前序、中序、后序和层次遍历
理解特殊二叉树的性质和应用:如满二叉树、完全二叉树、线索二叉树等
掌握树、森林与二叉树的转换方法:理解它们之间的关系
应用树结构解决人工智能领域的问题:如决策树、哈夫曼编码等
1.2 学习路径说明
本课程表按照从易到难、知识依赖关系设计,共分为七个学习模块,每个模块包含若干知识点。学习时应严格按照顺序进行,前一个模块是后一个模块的基础。每个知识点都包含学习要求、学习时长建议、学习资源、难点总结、课后练习作业和过关考试,确保全面掌握。
课程内容的安排遵循 "基础概念→数据结构→算法应用" 的学习路径,先掌握树与二叉树的基本概念和存储结构,再学习遍历算法和特殊二叉树,然后理解树、森林与二叉树的转换,最后结合人工智能实际应用场景进行实践。
1.3 学习资源说明
本课程表推荐的学习资源包括:
国内高校优质 MOOC 课程:来自中国大学 MOOC、国家高等教育智慧教育平台等平台的树与二叉树相关课程
国际知名大学公开课:如 MIT、斯坦福大学等的计算机科学课程
经典教材及配套辅导书:如《数据结构(C 语言版)》、《算法导论》等
人工智能领域树结构应用案例解析:如决策树、随机森林等
编程练习平台:如 LeetCode、PAT 等算法练习平台
二、学习建议
2.1 学习方法建议
理论联系实际:树与二叉树的概念较为抽象,学习时应结合具体的应用场景,如决策树、哈夫曼编码等,加深对理论知识的理解。
多做练习:树与二叉树是算法面试中的重点内容,应通过大量的习题巩固所学知识,特别是遍历算法、树的构造和转换等。
动手实践:学习过程中应结合编程语言进行实践,提高解决实际问题的能力。推荐使用 Python 或 C++ 进行树结构的实现和算法设计。
理解算法本质:避免死记硬背算法步骤,应深入理解算法的原理和内在逻辑,如二叉树的遍历、平衡调整等。
定期总结:定期对所学知识进行总结,建立知识框架,梳理各知识点之间的联系,形成完整的知识体系。
2.2 学习工具推荐
编程工具:强烈建议一边学习理论,一边用编程工具练习!!
Python 开发环境:Anaconda、PyCharm 等
数据可视化工具:Matplotlib、Seaborn
算法练习平台:LeetCode、PAT、拼题 A
学习平台:
国家高等教育智慧教育平台:提供大量优质的计算理论课程
中国大学 MOOC:汇聚国内多所高校的计算理论相关课程
Coursera、edX:提供国际知名大学的计算理论和人工智能课程
辅助学习工具:
思维导图工具:帮助梳理知识结构和概念关系
在线计算工具:如 Wolfram Alpha(数学计算)
学术论文数据库:如 IEEE Xplore、ACM Digital Library(获取最新研究成果)
2.3 学习进度管理
制定学习计划:根据课程表的安排,制定详细的学习计划,合理分配每天的学习时间,确保按时完成学习目标。
阶段性目标:将整个学习过程分为若干阶段,每个阶段设定明确的学习目标,如完成一个模块的学习并通过相应的过关考试。
学习记录:记录每天的学习内容、遇到的问题和解决方法,便于复习和总结。
定期复习:定期复习已学内容,强化记忆,避免遗忘,特别是树的遍历算法、平衡调整、转换方法等核心内容。
模拟考试:在每个模块学习结束后,进行模拟考试,检验学习效果,及时发现和解决问题。
三、鼓励
本课程表系统地梳理了人工智能领域所需的树与二叉树知识,从基础概念到高级应用,结合实际案例,帮助学习者建立扎实的树与二叉树基础。通过按照本课程表的顺序学习,你将能够掌握树与二叉树的核心概念和方法,并能够应用这些知识解决人工智能领域的实际问题。
树与二叉树是人工智能的基石,也是提升逻辑思维和问题解决能力的重要工具。希望本课程表能够帮助你克服学习困难,建立对树与二叉树的兴趣和信心,为未来的人工智能学习和研究打下坚实的基础。
记住,学习树与二叉树需要耐心和坚持,遇到困难时不要气馁,多思考、多练习、多交流,相信你一定能够掌握这门重要的计算机基础学科!
若过程中有任何疑问,可关注公众号(iLearnAI)进专家群交流,不要放弃!

课程表
详细的学习课程如下:
大类 | 序号 | 知识点 | 学习要求 | 学习时长建议 | 学习资源 | 难点总结 | 课后练习 | 过关考试 |
树的基本概念 | 1 | 树的定义与基本术语 | 1.理解树的定义和基本概念 2.掌握树的基本术语:结点、度、叶子结点、分支结点、层次、深度等 3.了解树的性质和特点 4.理解树的表示方法 | 建议 6 小时(理论学习 3 小时,练习 3 小时) | 1.国家高等教育智慧教育平台《数据结构》课程树的基本概念部分 https://higher.smartedu.cn/course/671c1c1616d8a05eedd070a6 2.中国大学 MOOC《数据结构》树的定义与术语部分 https://www.icourse163.org/course/0809XMU061-1206002801?outVendor=zw_mooc_pclszykctj_ 3.《数据结构(C 语言版)》(严蔚敏著)树的基本概念章节 | 1.树的递归定义需要系统理解 2.树的各种术语容易混淆,需要结合实例记忆 3.树的性质的数学证明需要一定的抽象思维能力 | 1.描述树的定义和基本性质 2.举例说明树的各种术语 3.证明树中结点数等于边数加 1 | 1.笔试:树的基本概念和术语 2.应用题:根据给定的树结构,计算各结点的度、层次、深度等 |
| 2 | 树的存储结构 | 1.理解树的三种主要存储结构:双亲表示法、孩子表示法、孩子兄弟表示法 2.掌握每种存储结构的实现方法和特点 3.能够根据实际需求选择合适的存储结构 4.了解树的存储结构的优缺点 | 建议 8 小时(理论学习 4 小时,练习 4 小时) | 1.国家高等教育智慧教育平台《数据结构》课程树的存储结构部分 https://higher.smartedu.cn/course/671c1c1616d8a05eedd070a6 2.中国大学 MOOC《数据结构》树的存储结构部分 https://www.icourse163.org/course/0809XMU061-1206002801?outVendor=zw_mooc_pclszykctj_ 3.《数据结构与算法分析》(Mark Allen Weiss 著)树的存储结构章节 | 1.孩子兄弟表示法需要深入理解 2.不同存储结构的优缺点比较需要系统分析 3.树的存储结构的实现需要较强的编程能力 | 1.实现树的三种存储结构 2.比较三种存储结构的优缺点 3.根据给定的树结构,选择合适的存储结构并说明理由 | 1.笔试:树的存储结构的实现方法和特点 2.应用题:根据实际问题,设计合适的树存储结构 |
二叉树基础 | 3 | 二叉树的定义与性质 | 1.理解二叉树的定义和基本概念 2.掌握二叉树的五种基本形态 3.理解二叉树的性质,包括第 i 层最多结点数、深度为 k 的二叉树最多结点数等 4.掌握完全二叉树和满二叉树的定义和特点 | 建议 10 小时(理论学习 5 小时,练习 5 小时) | 1.国家高等教育智慧教育平台《数据结构》课程二叉树的定义与性质部分 https://higher.smartedu.cn/course/671c1c1616d8a05eedd070a6 2.中国大学 MOOC《数据结构》二叉树的性质部分 https://www.icourse163.org/course/0809XMU061-1206002801?outVendor=zw_mooc_pclszykctj_ 3.《数据结构(C 语言版)》(严蔚敏著)二叉树的定义与性质章节 | 1.二叉树的递归定义需要深入理解 2.二叉树的性质的证明需要较强的数学能力 3.完全二叉树和满二叉树的区别容易混淆 | 1.描述二叉树的定义和基本性质 2.证明二叉树中叶子结点数等于度为 2 的结点数加 1 3.举例说明完全二叉树和满二叉树的区别 | 1.笔试:二叉树的定义、性质和特点 2.应用题:根据给定的条件,判断是否为完全二叉树或满二叉树 |
| 4 | 二叉树的存储结构 | 1.理解二叉树的两种主要存储结构:顺序存储和链式存储 2.掌握二叉树顺序存储的实现方法和适用场景 3.掌握二叉链表和三叉链表的结构和实现方法 4.能够根据实际需求选择合适的存储结构 | 建议 12 小时(理论学习 6 小时,练习 6 小时) | 1.国家高等教育智慧教育平台《数据结构》课程二叉树的存储结构部分 https://higher.smartedu.cn/course/671c1c1616d8a05eedd070a6 2.中国大学 MOOC《数据结构》二叉树的存储结构部分 https://www.icourse163.org/course/0809XMU061-1206002801?outVendor=zw_mooc_pclszykctj_ 3.《数据结构与算法分析》(Mark Allen Weiss 著)二叉树的存储结构章节 | 1.二叉树顺序存储的索引计算需要仔细处理 2.链式存储结构的指针操作容易出错 3.不同存储结构的选择需要综合考虑多种因素 | 1.实现二叉树的顺序存储和链式存储 2.比较两种存储结构的优缺点 3.根据给定的二叉树结构,选择合适的存储结构并说明理由 | 1.笔试:二叉树的存储结构的实现方法和特点 2.应用题:根据实际问题,设计合适的二叉树存储结构 |
二叉树的遍历 | 5 | 二叉树的深度优先遍历 | 1.理解前序遍历、中序遍历和后序遍历的定义和算法 2.掌握三种遍历的递归实现方法 3.能够根据遍历序列重建二叉树 4.了解非递归实现方法的思路 | 建议 14 小时(理论学习 7 小时,练习 7 小时) | 1.国家高等教育智慧教育平台《数据结构》课程二叉树的遍历部分 https://higher.smartedu.cn/course/671c1c1616d8a05eedd070a6 2.中国大学 MOOC《数据结构》二叉树的遍历部分 https://www.icourse163.org/course/0809XMU061-1206002801?outVendor=zw_mooc_pclszykctj_ 3.《数据结构(C 语言版)》(严蔚敏著)二叉树的遍历章节 | 1.递归遍历的递归调用过程需要深入理解 2.前序、中序、后序遍历的顺序容易混淆 3.根据遍历序列重建二叉树需要较强的逻辑思维能力 | 1.编写递归函数实现二叉树的前序、中序和后序遍历 2.根据给定的二叉树结构,写出三种遍历的序列 3.已知前序和中序遍历序列,重建二叉树 | 1.笔试:二叉树的深度优先遍历算法和实现 2.应用题:根据给定的遍历序列,重建二叉树并验证 |
| 6 | 二叉树的广度优先遍历(层次遍历) | 1.理解层次遍历的定义和算法 2.掌握层次遍历的实现方法 3.能够使用队列实现层次遍历 4.了解层次遍历的应用场景 | 建议 16 小时(理论学习 8 小时,练习 8 小时) | 1.国家高等教育智慧教育平台《数据结构》课程二叉树的层次遍历部分 https://higher.smartedu.cn/course/671c1c1616d8a05eedd070a6 2.中国大学 MOOC《数据结构》二叉树的层次遍历部分 https://www.icourse163.org/course/0809XMU061-1206002801?outVendor=zw_mooc_pclszykctj_ 3.《算法导论》(Thomas H. Cormen 等著)二叉树的层次遍历章节 | 1.层次遍历需要使用队列,队列的操作需要熟练掌握 2.处理每一层的结点时需要注意边界条件 3.层次遍历的应用场景需要结合具体问题分析 | 1.编写函数实现二叉树的层次遍历 2.根据给定的二叉树结构,写出层次遍历的序列 3.使用层次遍历算法计算二叉树的高度 | 过关考试: 1.笔试:二叉树的广度优先遍历算法和实现 2.应用题:使用层次遍历算法解决实际问题,如判断是否为完全二叉树 |
| 7 | 二叉树遍历的应用 | 1.理解二叉树遍历在实际问题中的应用 2.掌握使用遍历算法求解二叉树的高度、结点数、叶子结点数等 3.能够使用遍历算法进行二叉树的复制、镜像反转等操作 4.了解遍历算法在表达式求值中的应用 | 建议 18 小时(理论学习 9 小时,练习 9 小时) | 1.国家高等教育智慧教育平台《数据结构》课程二叉树遍历的应用部分 https://higher.smartedu.cn/course/671c1c1616d8a05eedd070a6 2.中国大学 MOOC《数据结构》二叉树遍历的应用部分 https://www.icourse163.org/course/0809XMU061-1206002801?outVendor=zw_mooc_pclszykctj_ 3.《数据结构与算法分析》(Mark Allen Weiss 著)二叉树遍历的应用章节 | 1.如何根据具体问题选择合适的遍历方式 2.遍历过程中如何保存和处理中间结果 3.复杂应用问题的算法设计需要较强的逻辑思维能力 | 1.使用前序遍历计算二叉树的高度 2.使用后序遍历实现二叉树的镜像反转 3.使用中序遍历和层次遍历判断两棵二叉树是否相同 | 1.笔试:二叉树遍历的应用场景和算法设计 2.应用题:使用遍历算法解决复杂问题,如求二叉树中两个结点的最低公共祖先 |
特殊二叉树 | 8 | 线索二叉树 | 1.理解线索二叉树的定义和基本概念 2.掌握线索二叉树的线索化过程 3.了解线索二叉树的存储结构和实现方法 4.理解线索二叉树的遍历方法 | 建议 14 小时(理论学习 7 小时,练习 7 小时) | 1.国家高等教育智慧教育平台《数据结构》课程线索二叉树部分 https://higher.smartedu.cn/course/671c1c1616d8a05eedd070a6 2.中国大学 MOOC《数据结构》线索二叉树部分 https://www.icourse163.org/course/0809XMU061-1206002801?outVendor=zw_mooc_pclszykctj_ 3.《数据结构(C 语言版)》(严蔚敏著)线索二叉树章节 | 1.线索二叉树的线索化过程需要深入理解 2.线索二叉树的存储结构和操作较为复杂 3.线索二叉树的遍历算法与普通二叉树不同,需要重新理解 | 1.描述线索二叉树的定义和作用 2.实现中序线索二叉树的线索化过程 3.使用线索二叉树实现中序遍历的非递归算法 | 1.笔试:线索二叉树的定义、结构和实现方法 2.应用题:使用线索二叉树优化遍历算法的时间复杂度 |
| 9 | 二叉排序树(BST) | 1.理解二叉排序树的定义和性质 2.掌握二叉排序树的查找、插入和删除操作 3.了解二叉排序树的遍历特性 4.理解二叉排序树的应用场景 | 建议 16 小时(理论学习 8 小时,练习 8 小时) | 1.国家高等教育智慧教育平台《数据结构》课程二叉排序树部分 https://higher.smartedu.cn/course/671c1c1616d8a05eedd070a6 2.中国大学 MOOC《数据结构》二叉排序树部分 https://www.icourse163.org/course/0809XMU061-1206002801?outVendor=zw_mooc_pclszykctj_ 3.《算法导论》(Thomas H. Cormen 等著)二叉排序树章节 | 1.二叉排序树的删除操作需要处理多种情况 2.二叉排序树的性能分析需要一定的数学基础 3.二叉排序树的应用场景需要结合具体问题分析 | 1.实现二叉排序树的查找、插入和删除操作 2.根据给定的关键字序列,构造二叉排序树 3.比较二叉排序树的查找效率与顺序查找的效率 | 1.笔试:二叉排序树的定义、性质和操作 2.应用题:使用二叉排序树实现一个简单的字典结构 |
| 10 | 平衡二叉树(AVL 树) | 1.理解平衡二叉树的定义和性质 2.掌握平衡因子的概念和计算方法 3.了解平衡二叉树的四种旋转操作:左旋、右旋、先左旋后右旋、先右旋后左旋 4.掌握平衡二叉树的插入和删除操作 | 建议 20 小时(理论学习 10 小时,练习 10 小时) | 1.国家高等教育智慧教育平台《数据结构》课程平衡二叉树部分 https://higher.smartedu.cn/course/671c1c1616d8a05eedd070a6 2.中国大学 MOOC《数据结构》平衡二叉树部分 https://www.icourse163.org/course/0809XMU061-1206002801?outVendor=zw_mooc_pclszykctj_ 3.《数据结构(C 语言版)》(严蔚敏著)平衡二叉树章节 | 1.平衡二叉树的旋转操作需要详细理解和练习 2.插入和删除操作后的平衡调整较为复杂 3.平衡二叉树的实现需要较强的编程能力 | 1.描述平衡二叉树的定义和平衡因子的计算方法 2.实现平衡二叉树的四种旋转操作 3.根据给定的关键字序列,构造平衡二叉树 | 1.笔试:平衡二叉树的定义、性质和旋转操作 2.应用题:实现平衡二叉树的插入操作,并处理平衡调整 |
树、森林与二叉树的转换 | 11 | 二叉树与树的转换 | 1.理解树与二叉树之间的转换关系 2.掌握树转换为二叉树的方法 3.掌握二叉树转换为树的方法 4.了解树的遍历与二叉树遍历的对应关系 | 建议 14 小时(理论学习 7 小时,练习 7 小时) | 1.国家高等教育智慧教育平台《数据结构》课程树与二叉树转换部分 https://higher.smartedu.cn/course/671c1c1616d8a05eedd070a6 2.中国大学 MOOC《数据结构》树与二叉树转换部分 https://www.icourse163.org/course/0809XMU061-1206002801?outVendor=zw_mooc_pclszykctj_ 3.《数据结构(C 语言版)》(严蔚敏著)树与二叉树转换章节 | 1.树转换为二叉树的 "左孩子右兄弟" 方法需要深入理解 2.二叉树转换为树时,如何确定兄弟结点的关系 3.树的遍历与二叉树遍历的对应关系需要系统理解 | 1.描述树与二叉树之间的转换方法 2.将给定的树转换为二叉树,并画出转换后的结构 3.将给定的二叉树转换为树,并验证转换的正确性 | 1.笔试:树与二叉树转换的方法和步骤 2.应用题:根据给定的树结构,转换为二叉树并进行遍历 |
| 12 | 森林与二叉树的转换 | 1.理解森林与二叉树之间的转换关系 2.掌握森林转换为二叉树的方法 3.掌握二叉树转换为森林的方法 4.了解森林的遍历与二叉树遍历的对应关系 | 建议 16 小时(理论学习 8 小时,练习 8 小时) | 1.国家高等教育智慧教育平台《数据结构》课程森林与二叉树转换部分 https://higher.smartedu.cn/course/671c1c1616d8a05eedd070a6 2.中国大学 MOOC《数据结构》森林与二叉树转换部分 https://www.icourse163.org/course/0809XMU061-1206002801?outVendor=zw_mooc_pclszykctj_ 3.《数据结构与算法分析》(Mark Allen Weiss 著)森林与二叉树转换章节 | 1.森林转换为二叉树时,如何处理多棵树的关系 2.二叉树转换为森林时,如何确定每棵树的根结点 3.森林的遍历与二叉树遍历的对应关系需要系统理解 | 1.描述森林与二叉树之间的转换方法 2.将给定的森林转换为二叉树,并画出转换后的结构 3.将给定的二叉树转换为森林,并验证转换的正确性 | 1.笔试:森林与二叉树转换的方法和步骤 2.应用题:根据给定的森林结构,转换为二叉树并进行遍历 |
| 13 | 树和森林的遍历 | 1.理解树的先根遍历和后根遍历方法 2.掌握森林的先序遍历和中序遍历方法 3.了解树和森林的层次遍历方法 4.理解树和森林遍历与二叉树遍历的对应关系 | 建议 18 小时(理论学习 9 小时,练习 9 小时) | 1.国家高等教育智慧教育平台《数据结构》课程树和森林的遍历部分 https://higher.smartedu.cn/course/671c1c1616d8a05eedd070a6 2.中国大学 MOOC《数据结构》树和森林的遍历部分 https://www.icourse163.org/course/0809XMU061-1206002801?outVendor=zw_mooc_pclszykctj_ 3.《数据结构(C 语言版)》(严蔚敏著)树和森林的遍历章节 | 1.树的先根遍历和后根遍历的区别需要深入理解 2.森林的先序遍历和中序遍历的实现方法较为复杂 3.树和森林的遍历与二叉树遍历的对应关系需要系统理解 | 1.描述树的先根遍历和后根遍历的方法 2.实现森林的先序遍历和中序遍历算法 3.根据给定的森林结构,写出先序遍历和中序遍历的序列 | 1.笔试:树和森林的遍历方法和实现 2.应用题:使用树和森林的遍历算法解决实际问题 |
树的应用 | 14 | 哈夫曼树(最优二叉树) | 1.理解哈夫曼树的定义和性质 2.掌握哈夫曼树的构造方法 3.了解哈夫曼编码的原理和应用 4.能够计算哈夫曼树的带权路径长度(WPL) | 建议 16 小时(理论学习 8 小时,练习 8 小时) | 1.国家高等教育智慧教育平台《数据结构》课程哈夫曼树部分 https://higher.smartedu.cn/course/671c1c1616d8a05eedd070a6 2.中国大学 MOOC《数据结构》哈夫曼树部分 https://www.icourse163.org/course/0809XMU061-1206002801?outVendor=zw_mooc_pclszykctj_ 3.《数据结构(C 语言版)》(严蔚敏著)哈夫曼树章节 | 1.哈夫曼树的构造过程需要深入理解 2.哈夫曼编码的生成方法较为复杂 3.哈夫曼树的应用场景需要结合具体问题分析 | 1.描述哈夫曼树的定义和构造方法 2.根据给定的权值序列,构造哈夫曼树并计算 WPL 3.生成给定字符集的哈夫曼编码 | 1.笔试:哈夫曼树的定义、构造方法和应用 2.应用题:使用哈夫曼树实现文本压缩和解压缩功能 |
| 15 | 并查集(Union-Find) | 1.理解并查集的基本概念和用途 2.掌握并查集的实现方法:路径压缩和按秩合并 3.了解并查集的应用场景 4.能够使用并查集解决实际问题 | 建议 14 小时(理论学习 7 小时,练习 7 小时) | 1.国家高等教育智慧教育平台《数据结构》课程并查集部分 https://higher.smartedu.cn/course/671c1c1616d8a05eedd070a6 2.中国大学 MOOC《数据结构》并查集部分 https://www.icourse163.org/course/0809XMU061-1206002801?outVendor=zw_mooc_pclszykctj_ 3.《算法导论》(Thomas H. Cormen 等著)并查集章节 | 1.并查集的路径压缩和按秩合并优化需要深入理解 2.并查集的应用场景需要较强的问题抽象能力 3.并查集的实现需要一定的编程技巧 | 1.描述并查集的基本概念和应用场景 2.实现并查集的数据结构,包括路径压缩和按秩合并 3.使用并查集解决连通性问题,如判断图中是否存在环 | 1.笔试:并查集的定义、实现方法和应用 2.应用题:使用并查集解决实际问题,如网络连通性检测 |
| 16 | B 树和 B + 树 | 1.理解 B 树和 B + 树的定义和性质 2.掌握 B 树和 B + 树的查找、插入和删除操作 3.了解 B 树和 B + 树的应用场景 4.比较 B 树和 B + 树的异同点 | 建议 20 小时(理论学习 10 小时,练习 10 小时) | 1.国家高等教育智慧教育平台《数据结构》课程 B 树和 B + 树部分 https://higher.smartedu.cn/course/671c1c1616d8a05eedd070a6 2.中国大学 MOOC《数据结构》B 树和 B + 树部分 https://www.icourse163.org/course/0809XMU061-1206002801?outVendor=zw_mooc_pclszykctj_ 3.《数据结构(C 语言版)》(严蔚敏著)B 树和 B + 树章节 | 1.B 树和 B + 树的结构较为复杂,需要深入理解 2.B 树和 B + 树的插入和删除操作后的调整较为复杂 3.B 树和 B + 树的应用场景需要结合具体问题分析 | 1.描述 B 树和 B + 树的定义和性质 2.比较 B 树和 B + 树的异同点 3.根据给定的关键字序列,构造 B 树和 B + 树 | 1.笔试:B 树和 B + 树的定义、性质和操作 2.应用题:使用 B 树或 B + 树实现一个简单的文件系统索引结构 |
树在人工智能中的应用 | 17 | 决策树算法基础 | 1.理解决策树的基本概念和用途 2.掌握决策树的构造方法:ID3、C4.5 算法 3.了解信息熵、信息增益等概念 4.理解决策树的剪枝方法 | 建议 16 小时(理论学习 8 小时,练习 8 小时) | 1.中国大学 MOOC《机器学习》课程决策树部分 https://www.icourse163.org/course/PKU-1002188003 2.《机器学习》(周志华著)决策树章节 3.《统计学习方法》(李航著)决策树章节 | 1.决策树的构造算法需要深入理解 2.信息熵和信息增益的计算需要较强的数学基础 3.决策树的剪枝方法需要结合具体问题分析 | 1.描述决策树的基本概念和应用场景 2.实现 ID3 算法的信息增益计算 3.使用决策树对鸢尾花数据集进行分类 | 1.笔试:决策树的定义、构造方法和应用 2.应用题:使用决策树算法解决实际分类问题 |
| 18 | 随机森林算法 | 1.理解随机森林的基本概念和原理 2.掌握随机森林的构造方法 3.了解随机森林中决策树的生成过程 4.理解随机森林的投票机制和预测方法 | 建议 18 小时(理论学习 9 小时,练习 9 小时) | 1.中国大学 MOOC《机器学习》课程随机森林部分 https://www.icourse163.org/course/PKU-1002188003 2.《机器学习》(周志华著)随机森林章节 3.《Python 机器学习实战》随机森林章节 | 1.随机森林的集成学习原理需要深入理解 2.随机森林中决策树的生成过程较为复杂 3.随机森林的参数调优需要结合具体问题分析 | 1.描述随机森林的定义和构造方法 2.比较随机森林与单一决策树的优缺点 3.使用随机森林算法对 MNIST 数据集进行分类 | 1.笔试:随机森林的定义、原理和构造方法 2.应用题:使用随机森林算法解决实际分类问题 |
| 19 | XGBoost 算法 | 1.理解 XGBoost 的基本概念和原理 2.掌握 XGBoost 的数学原理和目标函数 3.了解 XGBoost 的正则化项和剪枝策略 4.理解 XGBoost 的并行计算优化 | 建议 20 小时(理论学习 10 小时,练习 10 小时) | 1.中国大学 MOOC《机器学习》课程 XGBoost 部分 https://www.icourse163.org/course/PKU-1002188003 2.《机器学习》(周志华著)集成学习章节 3.《XGBoost:极端梯度提升》官方文档 | 1.XGBoost 的数学原理较为复杂,需要较强的数学基础 2.XGBoost 的目标函数和正则化项需要深入理解 3.XGBoost 的参数调优和剪枝策略需要结合具体问题分析 | 1.描述 XGBoost 的定义和原理 2.比较 XGBoost 与随机森林的异同点 3.使用 XGBoost 算法对房价数据集进行回归预测 | 1.笔试:XGBoost 的定义、原理和数学模型 2.应用题:使用 XGBoost 算法解决实际回归或分类问题 |
高级专题与综合应用 | 20 | 树结构的高级应用 | 1.理解树结构在自然语言处理中的应用 2.掌握树结构在计算机视觉中的应用 3.了解树结构在推荐系统中的应用 4.能够结合具体问题设计树结构模型 | 建议 22 小时(理论学习 11 小时,练习 11 小时) | 1.中国大学 MOOC《人工智能》课程树结构应用部分 https://www.icourse163.org/course/THU-1206422809 2.《人工智能:现代方法》(Stuart Russell 和 Peter Norvig 著)树结构应用章节 3.《深度学习》(Ian Goodfellow 等著)树结构应用章节 | 1.树结构在不同领域的应用需要结合具体问题分析 2.如何根据实际需求设计合适的树结构模型 3.树结构与其他算法的结合应用需要较强的综合能力 | 1.描述树结构在自然语言处理中的应用案例 2.设计一个基于树结构的图像分类模型 3.使用树结构改进推荐系统的性能 | 1.笔试:树结构在人工智能领域的应用案例 2.应用题:设计并实现一个基于树结构的完整人工智能应用系统 |
参考资料
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[27] 《使用Python进行机器学习》 第34讲 决策树算法-代码解读1-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7327261721607916810/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7327261784654154515®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=4AeLNEKqOuP7AYQLQ.FYG0P2o3odad5.GRUq5H1yVpo-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756219112&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1