Apriori——python3实现

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Apriori——python3实现

最近看了关联算法中的Apriori没看懂,这次看了一些论文总算看懂了,不过还是没能够自己实现.在github搜到一些代码看,看的不很懂,这里先贴上(当中有自己加的注释),有时间再补充研究. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Nov 30 10:05:42 2016 @author: Administrator """ from numpy import * import itertools su…

python3 关联规则Apriori代码模版

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- from numpy import * def loadDataSet(): return [['a', 'c', 'e'], ['b', 'd'], ['b', 'c'], ['a', 'b', 'c', 'd'], ['a', 'b'], ['b', 'c'], ['a', 'b'], ['a', 'b', 'c', 'e'], ['a', 'b', 'c'], ['a', 'c', 'e']] d…

apriori推荐算法

大数据时代开始流行推荐算法,所以作者写了一篇教程来介绍apriori推荐算法. 推荐算法大致分为: 基于物品和用户本身基于关联规则基于模型的推荐基于物品和用户本身基于物品和用户本身的,这种推荐引擎将每个用户和每个物品都当作独立的实体,预测每个用户对于每个物品的喜好程度,这些信息往往是用一个二维矩阵描述的.由于用户感兴趣的物品远远小于总物品的数目,这样的模型导致大量的数据空置,即我们得到的二维矩阵往往是一个很大的稀疏矩阵.同时为了减小计算量,我们可以对物品和用户进行聚类, 然后记录和计算一…

【机器学习】Apriori算法——原理及代码实现（Python版）

Apriopri算法 Apriori算法在数据挖掘中应用较为广泛,常用来挖掘属性与结果之间的相关程度.对于这种寻找数据内部关联关系的做法,我们称之为:关联分析或者关联规则学习.而Apriori算法就是其中非常著名的算法之一.关联分析,主要是通过算法在大规模数据集中寻找频繁项集和关联规则. 频繁项集:经常出现在一起的物品或者属性的集合关联规则:物品或者属性之间存在的内在关系(统计学上的关系) 所以,我们常见的Apriori算法中的主要包含两大模块内容,一块是寻找频繁项集的函数模块,一块是探索关联…

《机器学习实战》 in python3.x

机器学习实战这本书是在python2.x的环境下写的,而python3.x中好多函数和2.x中的名称或使用方法都不一样了,因此对原书中的内容需要校正,下面简单的记录一下学习过程中fix的部分 1.print 函数后面需要加括号(程序清单2-4开始出现print函数) 2.raw_input改为input函数,在3.x中python使用input替代了raw_input函数(程序清单2-5) 3.reload(KNN)->import importlib importlib.reload(KNN)…

python3 threading初体验

python3中thread模块已被废弃,不能在使用thread模块,为了兼容性,python3将thread命名为_thread.python3中我们可以使用threading进行代替. threading通过对thread模块进行二次封装.Thread 是threading模块中最重要的类之一,可以使用它来创建线程.有两种方式来创建线程:一种是通过继承Thread类,重写它的run方法:另一种是创建一个threading.Thread对象,在它的初始化函数(__init__)中将可调用对象作…