决策树算法介绍：原理与案例实现 决策树算法介绍：原理与案例实现 一、决策树算法概述 决策树是一种基本的分类与回归方法，它基于树形结构进行决策。决策树的每一个节点都表示一个对象属性的测试，每个分支代表该属性测试的一个输出，每个叶节点则代表一个类别或值。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。 二、决策树算法原理 1. 特征选择 特征选择是决策树学习的核心。它决定了在树的每个节点上选择哪个属性进行测试。常用的特征选择准则有信息增益、增益比和基尼不纯度。 * 信息增益：表示划分数据集前后信息的不确定性减少的程度。选择信息增益最大的属性作为当前节点的测试属性。 * 增益比：在信息增益的基础上考虑了属性的取值数量，避免了对取值数量较多的属性的偏好。 * 基尼不纯度：在CART（分类与回归树）算法中，使用基尼不纯度作为特征选择的准则。基尼不纯度越小，表示纯度越高。 2. 决策树的生成 根据选择的特征选择准则，从根节点开始，递归地为每个节点选择最优的划分属性，并根据该属性的不同取值建立子节点。直到满足停止条件（如所有样本属于同一类，
手机拍照不够爽，带个单反又太重？ 试试做个树莓派复古相机，还能自己编写处理算法的那种—— 成本不到700元。 没错，颜值很高，拍出来的照片也能打： 你也可以快速上手做一个。 如何制作一个树莓派复古相机 目前，这部相机的代码、硬件清单、STL文件（用于3D打印）和电路图都已经开源。 首先是硬件部分。 这部复古相机的硬件清单如下： 树莓派Zero W（搭配microSD卡）、树莓派高清镜头模组、16mm 1000万像素长焦镜头、2.2英寸TFT显示屏、TP4056微型USB电池充电器、MT3608、2000mAh锂电池、电源开关、快门键、杜邦线、3D打印相机外壳、黑色皮革贴片（选用） 至于3D打印的相机外壳，作者已经开源了所需的STL文件，可以直接上手打印。 材料齐全后，就可以迅速上手制作了~ 内部的电路图，是这个样子的： 具体引脚如下： 搭建好后，整体电路长这样： 再加上3D外壳（喷了银色的漆）和镜头，一部简易的树莓派复古相机就做好了。 至于软件部分，
是一款基于 Electron 和 Vite 打造的跨平台(支持 Windows、macOS 和 Linux) AI 浏览器。 集成了 SearXNG AI 搜索、开发工具集合、 市面上最流行的 AI 工具门户，以及代码编写和桌面快捷工具等功能， 通过模块化的 Monorepo 架构，提供轻量级、可扩展且高效的桌面体验， 助力 AI 驱动的日常工作流程。
我们假设你已经熟悉基本的 React 和 Node.js 开发，并且正在使用 LibreChat 的默认技术栈（React 前端、Node.js 后端、Vite 构建工具，可能还有 Electron 桌面应用）。教程会特别考虑 Electron 环境下的适配问题（例如 macOS 中文路径或路由错误）。“奶妈级”带你从零开始实现支付功能（包括一次性支付和添加高级会员订阅） 教程目标 * 在 LibreChat 中添加支付页面，支持用户通过信用卡付款。 * 实现 Stripe 的一次性支付功能。 * （可选）扩展到订阅功能，管理高级会员状态。 * 解决 Electron 环境下的常见问题（如路由和路径解析）。 * 生成可公开推送的 Markdown 教程，方便社区参考。 前提条件 在开始之前，请确保你已准备好以下内容：