1． 挖掘关联规则 1.1   什么是关联规则 一言蔽之,关联规则是形如X→Y的蕴涵式,表示通过X可以推导“得到”Y,其中X和Y分别称为关联规则的先导(antecedent或left-hand-side, LHS)和后继(consequent或right-hand-side, RHS) 1.2   如何量化关联规则 关联规则挖掘的一个典型例子便是购物车分析.通过关联规则挖掘能够发现顾客放入购物车中的不同商品之间的关联,分析顾客的消费习惯.这种关联规则的方向能够帮助卖家了解哪些商品被顾客频繁购买,…

前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事. 那么,具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢? 这就是关联分析所要完成的任务了. 本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法,并给出具体的代码实现. 关联分析领域的一些概念 1. 频繁项集: 数据集中经常出现在一起的物品的集合.例如 "啤酒和尿布" 2. 关联规则: 指两个物品集之间可能存在很强的关系.例如 "{啤酒} -> {尿布}"…

前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事. 那么,具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢? 这就是关联分析所要完成的任务了. 本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法,并给出具体的代码实现. 关联分析领域的一些概念 1. 频繁项集: 数据集中经常出现在一起的物品的集合.例如 "啤酒和尿布" 2. 关联规则: 指两个物品集之间可能存在很强的关系.例如 "{啤酒} -> {尿布}"…

上一篇我们讲了关联分析的几个概念,支持度,置信度,提升度.以及如何利用Apriori算法高效地根据物品的支持度找出所有物品的频繁项集. Python --深入浅出Apriori关联分析算法(一) 这次呢,我们会在上次的基础上,讲讲如何分析物品的关联规则得出关联结果,以及给出用apyori这个库运行得出关联结果的代码. 一. 基础知识 上次我们介绍了几个关联分析的概念,支持度,置信度,提升度.这次我们重点回顾一下置信度和提升度: 置信度(Confidence):置信度是指如果购买物品A,有较大可能…

在美国有这样一家奇怪的超市,它将啤酒与尿布这样两个奇怪的东西放在一起进行销售,并且最终让啤酒与尿布这两个看起来没有关联的东西的销量双双增加.这家超市的名字叫做沃尔玛. 你会不会觉得有些不可思议?虽然事后证明这个案例确实有根据,美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒.但这毕竟是事后分析,我们更应该关注的,是在这样的场景下,如何找出物品之间的关联规则.接下来就来介绍下如何使用Apriori算法,来找到物品之间的关联规则吧. 一. 关联分析概述 选…

原文:http://hijiangtao.github.io/2014/10/06/WeiboRecommendAlgorithm/ 基础及关联算法 作用:为微博推荐挖掘必要的基础资源.解决推荐时的通用技术问题.完成必要的数据分析.为推荐业务提供指导. 分词技术与核心词提取:是微博内容推荐的基础,用于将微博内容转化为结构化向量,包括词语切分.词语信息标注.内容核心词/实体词提取.语义依存分析等. 分类与anti-spam:用于微博内容推荐候选的分析,包含微博内容分类和营销广告/色情类微博识别:内…

[转载] 我的算法学习之路 关于 严格来说,本文题目应该是我的数据结构和算法学习之路,但这个写法实在太绕口——况且CS中的算法往往暗指数据结构和算法(例如算法导论指的实际上是数据结构和算法导论),所以我认为本文题目是合理的. 如果你使用的是手机或平板设备,那么请点击下面的链接以获得更好的阅读效果: http://zh.lucida.me/blog/on-learning-algorithms/ 原文作者:Lucida 这篇文章讲了什么? 我这些年学习数据结构和算法的总结. 一些不错的算法书籍和教…

------------恢复内容开始------------ 一. Apriori关联分析概述 选择物品之间的关联规则也就是要找出物品之间的关系,要找到这种关系有两步 找出频繁一起出现的物品集的集合,我们称之为频繁项集,比如一个超市的频繁项集可能有{{啤酒,尿布}{鸡蛋,牛奶}{香蕉,苹果}} 在频繁项集的基础上,使用关联规则算法找出其中的关联结果 也就是先找到频繁项集,再根据关联规则再找出关联物品 二. 关联分析的几个概念 这里有一份交易记录 编号 0 1 2 3 4 5 购买商品集合 {牛奶…

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…

DSP算法学习-过采样技术 彭会锋 2015-04-27 23:23:47 参考论文: 1 http://wr.lib.tsinghua.edu.cn/sites/default/files/1207488664463.pdf…

算法学习,先熟悉一下C语言哈!!! #include <conio.h> #include<stdio.h> int main(){ printf(+); getch(); ; } 计算1+2的值结果:3 进一步计算加减乘除 #include <conio.h> #include<stdio.h> int main(){ printf(+); printf(-); printf(*); printf(/); printf(/); getch(); ; } 结…

Python之路,Day21 - 常用算法学习   本节内容 算法定义 时间复杂度 空间复杂度 常用算法实例 1.算法定义 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量. 一…

8.2.1.10 Nested-Loop Join Algorithms 嵌套循环 关联算法: MySQL 执行关联在表之间使用一个嵌套循环算法或者变种 Nested-Loop Join Algorithm 嵌套循环算法: 一个简单的嵌套循环关联(NLJ)算法读取记录从第一个表在一个循环 一次一跳, 传递每条记录给一个嵌套循环来处理下一个表在关联里, 这个产生是被重复很多次,因为剩下的表被关联 假设一个关联在3个表t1,t2,t3 之间进行 t3是被执行使用下面的关联条件: Table Join…

原始地址:C / C++算法学习笔记(8)-SHELL排序 基本思想 先取一个小于n的整数d1作为第一个增量(gap),把文件的全部记录分成d1个组.所有距离为dl的倍数的记录放在同一个组中.先在各组内进行直接插入排序:然后,取第二个增量d2<d1重复上述的分组和排序,直至所取的增量dt=1(dt<dt-l<:…<d2<d1),即所有记录放在同一组中进行直接插入排序为止. 该方法实质上是一种分组插入方法. 算法编码 void shellSort(int v[], int n)…

算法学习之BFS.DFS入门 0x1 问题描述 迷宫的最短路径 给定一个大小为N*M的迷宫.迷宫由通道和墙壁组成,每一步可以向相邻的上下左右四格的通道移动.请求出从起点到终点所需的最小步数.如果不能到达,输出"不能走到那里".(N,M<=50,起点,终点分别用S,G表示) 输入样例:N=5,M=5 #S### ..##. #.### ..### ..G## 1 2 3 4 5 6 输出:5 0x2 BFS解法 ​ bfs用来求解最短路径相当简单. #include <ios…

对于同余式 \[x^2 \equiv n \pmod p\] 若对于给定的\(n, P\),存在\(x\)满足上面的式子,则乘\(n\)在模\(p\)意义下是二次剩余,否则为非二次剩余 我们需要计算的是在给定范围内所有满足条件的\(x\),同时为了方便,我们只讨论\(p\)是奇质数的情况 前置定理 \(x^2 \equiv (x+p)^2 \pmod p\) 证明:\(x^2 \equiv x^2 + 2xp + p^2 \pmod p\)显然成立 对于\(x^2 \equiv n \pmod…

Manacher算法学习笔记 DECLARATION 引用来源:https://www.cnblogs.com/grandyang/p/4475985.html CONTENT 用途:寻找一个字符串的最长回文子串 时间复杂度:O(N) 算法步骤: 1.添加特殊字符 由于回文串的长度可奇可偶,比如"bob"是奇数形式的回文,"noon"就是偶数形式的回文,马拉车算法的第一步是预处理,做法是在每一个字符的左右都加上一个特殊字符,比如加上'#',那么 bob -->…

第四百一十五节,python常用排序算法学习 常用排序 名称 复杂度 说明 备注 冒泡排序Bubble Sort O(N*N) 将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”,较小的元素比较轻,从而要往上浮 插入排序 Insertion sort O(N*N) 逐一取出元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描,放到适当的位置 起初,已经排序的元素序列为空 选择排序 O(N*N) 首先在未排序序列中找到最小元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素,然后放到排序序列末尾.以…

PCA(主成分分析)算法,主要用于数据降维,保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的. 实现数据降维的步骤: 1.将原始数据中的每一个样本用向量表示,把所有样本组合起来构成一个矩阵,通常需对样本矩阵进行处理,得到中性化样本矩阵 2.求样本矩阵的协方差矩阵 3.求协方差矩阵的特征值和特征向量 4.将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵.并根据指定的PCA保留的特征个数取出映射矩阵的前n行或者前n列作为最终的映射矩阵. 5.用映射矩阵对数据进行映射,达到数据降…

辅助类 在几个经典排序算法学习部分,为方便统一测试不同算法,新建了一个辅助类,主要功能为:产生指定长度的随机数组,提供打印输出数组,交换两个元素等功能,代码如下: function ArraySortUtility(numOfElements) { this.dataArr = []; this.pos = 0; this.numOfElements = numOfElements; this.insert = insert; this.toString = toString; this.cle…

Kosaraju 算法学习 序 这星期捣鼓了一个新的算法--Kosaraju算法 今天分享给大家 简介 Kosaraju算法,其实与tarjan算法差不多.但是码量较小,容易记忆.其时间复杂度与tarjan算法一样,为O(n+m),所以,某种程度上来说Kosaraju可以替代tarjan算法. 算法思路 如果直接让我讲Kosaraju算法到底是基于什么实现的,我肯定讲不出来,但只能知道它的基本思路--dfs两次. 就是这么简单,当然,为什么广大的oier不学习Kosaraju算法呢?因为麻烦.…

近几天在学习简单算法,今天看了一个快速排序和堆排序,堆排序还没搞懂,还是先把快速排序搞清楚吧 教程网上一艘一大堆,这里选择一个讲的比较通俗的的一个吧: http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/6684558   感谢博主. 四种排序算法的比较 冒泡排序是最慢的排序算法.在实际运用中它是效率最低的算法.它通过一趟又一趟地比较数组中的每一个元素,使较大的数据下沉,较小的数据上升. 插入排序通过将序列中的值插入一个已经排好序的序列中,直到该序列…

OTSU算法学习   OTSU公式证明 1 otsu的公式如下,如果当前阈值为t, w0 前景点所占比例 w1 = 1- w0 背景点所占比例 u0 = 前景灰度均值 u1 = 背景灰度均值 u = w0*u0 + w1*u1  全局灰度均值 g = w0(u0-u)*(u0-u) + w1(u1-u)*(u1-u) = w0*(1 – w0)*(u0 - u1)* (u0 - u1) 目标函数为g, g越大,t就是越好的阈值.为什么采用这个函数作为判别依据,直观是这个函数反映了前景和背景的差值…

manacher太水了. 这篇blog不能称作算法学习,因为根本没有介绍…… 就贴个模板,太简单了…… #include<cstdio> #include<cstring> #define MAXN 1000005 char str[MAXN]; ],p[MAXN<<]; int main(){ scanf(); n=strlen(str+); memset(str2,-,sizeof str2); ;i<=n;++i) str2[i<<]=str[i…

dijkstra算法学习 一.最短路径 单源最短路径:计算源点到其他各顶点的最短路径的长度 全局最短路径:图中任意两点的最短路径 Dijkstra.Bellman-Ford.SPFA求单源最短路径 Floyed可以求全局最短路径,但是效率比较低 SPFA算法是Bellman-Ford算法的队列优化 Dijkstra算法不能求带负权边的最短路径,而SPFA算法.Bellman-Ford算法.Floyd-Warshall可以求带负权边的最短路径. Bellman-Ford算法的核心代码只有4行,Fl…

结合OpenCV中Camshitf算法学习,做一些简单的补充,包括: 实现全自动跟随的一种方法 参考opencv中的相关demo,可以截取目标物体的图片,由此预先计算出其色彩投影图,用于实际的目标跟随. Mat hsv,mask,hue,hist; cvtColor( cut_image, hsv, CV_BGR2HSV );//cut_image为提前截取的目标图片 inRange( hsv, Scalar( MIN( _hmin, _hmax ), MIN( _smin, _smax ),…

在阅读了Q-learning 算法学习-1文章之后. 我分析了这个算法的本质. 算法本质个人分析. 1.算法的初始状态是随机的,所以每个初始状态都是随机的,所以每个初始状态出现的概率都一样的.如果训练的数量够多的 话,就每种路径都会走过.所以起始的Q(X,Y) 肯定是从目标的周围开始分散开来.也就是目标状态为中心的行为分数会最高. 如 Q(1,5)  Q(4,5)  Q(5,5)这样就可以得到第一级别的经验了.并且分数最高. Q(state, action) = R(state, action)…

好久没写算法学习博客了 比较懒,一直在刷水题 今天学一个用于回文串计算问题manacher算法[马拉车] 回文串 回文串:指的是以字符串中心为轴,两边字符关于该轴对称的字符串 ——例如abaaba 最大回文子串:一个字符串的最大的子串,满足这个子串是回文串 ——例如abcababa的最大回文子串是ababa 求最大回文子串 朴素算法:枚举中心i,向两边扩展,复杂度O(n2) 改进算法: manacher 朴素算法中,我们在计算以i为中心的回文串时会产生对原先字符的重复遍历,导致效率低下,而man…

C/C++基础笔试题1.0(字节对齐) http://blog.csdn.net/dengyaolongacmblog/article/details/37559687 我的算法学习之路 http://www.cnblogs.com/figure9/p/3708351.html…

本文不定期更新.原创文章,转载请附上链接http://blog.csdn.net/iemyxie/article/details/40423907 谢谢 Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器).然后把这些弱分类器集合起来.构成一个更强的终于分类器(强分类器).Adaboost算法本身是通过改变数据分布来实现的,它依据每次训练集之中每一个样本的分类是否正确,以及上次的整体分类的准确率,来确定每一个样本的权值. 将改动过权值的新数据集送给下层分类器进…