前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集. 基本概念 FP-growth算法 FP-growth算法的性能很好,只需要扫描两次数据集,就能生成频繁项集.但不能用于发现关联规则. 我想应该可以使用Apriori算法发现关联规则. FP代表频繁模式(Frequent Pattern). 条件模式基(conditional pattern base). 条件模式基是以所查找元素项为结

查看数据menu_orders.txt文件存在多少条关联规则,并按支持度降序排序输出 #导入arules包 install.packages("arules") library ( arules ) setwd('D:\\data') Gary<- read.transactions("menu_orders.txt", format = "basket", sep=",") summary(Gary) #查看部分规则

紧接着上一篇微软编程面试100题,这次想解决的是查找最小的K个元素,题目是:输入n 个整数,输出其中最小的k 个.例如输入1,2,3,4,5,6,7 和8 这8 个数字,则最小的4 个数字为1,2,3 和4. 看到题目的时候我第一反应,这题很简单,使用任何方式的排序将数列按顺序存储,之后遍历需要的k个元素即可,于是自己动手很容易就完成了,但是后来在网络上发现很多人对这题的解决方式是用小根堆(MinHeap)或者大根堆(MaxHeap),这才意识到,其实出题人是醉翁之意不在酒,在乎复杂度的考虑也.

问题:想在某个集合中找出最大或最小的N个元素 解决方案:heapq模块中的nlargest()和nsmallest()两个函数正是我们需要的. >>> import heapq >>> nums=[1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,2] >>> print(heapq.nlargest(3,nums)) [42, 37, 23] >>> print(heapq.nsmallest(3,nums)) [-4, 1, 2

看完两个求最大值算法之后的一些感想. 如果想直接看算法的可以跳过.但是我觉得我这些想法还是比较有用的,至少对我将来的算法设计是这样的. 算法的功能越强大,必然意味着速度慢,因为根据丛林法则,那种慢又功能少的算法会被淘汰. 所以,(注意了!!),如果我们在使用一个算法的时候感觉到它造成的结果满足我们的使用,而且超出了,我们的使用,那么我们就很可能浪费了时间,降低了效率. 例如这个1000个数中求最大的10个的算法: 如果排序,取前10个.发现后面的白排序了,根本没用到.参照加粗行,也许可以有更快的

[题意] 有n个巨人要去Park聚会.巨人A和先到巨人B那里去,然后和巨人B一起去Park.B君是个土豪,他家的停车场很大,可以停很多车,但是Park的停车场是比较小.只能停k辆车.现在问你在这个限制条件下.巨人到达Park的最短距离. 如果把那个条件去掉.那么就是就是求最小生成树.加上那个条件其实就是求顶点度数限制为k的最小生成树. Input Input will consist of one problem instance. The first line will contain a s

题目链接:https://vjudge.net/problem 题意: 给各位看一下题意,算法详解看下面大佬博客吧,写的很好. 参考博客:最小k度限制生成树 - chty - 博客园  https://www.cnblogs.com/chty/p/5934669.html 代码: #include<iostream> #include<cstring> #include<algorithm> #include<queue> #include<map&g

[题目描述] 给你一个图,n个点,m条边,求一颗生成树满足如下条件: (1)结点1的度不超过k. (2)在(1)条件下所求生成树最小. [算法引入] 最小k度限制生成树,就是指有特殊的某一点的度不能超过k时的最小生成树. 如果T是G的一个生成树且dT(v0)=k,则称T为G的k度限制生成树. G中权值和最小的k度限制生成树称为G的最小k度生成树. [算法思想] 设特殊的那点为v0,先把v0删除,求出剩下连通图的所有最小生成树. 假如有m棵最小生成树,那么这些生成树必定要跟v0点相连. 也就是说这

怎么从一个集合中获取最大或最小的N个元素列表? heapq模块有两个函数:nlargest() 和 nsmallest() 可以完美解决这个问题. In [39]: import heapq In [40]: nums = [2, 5, 3, 4] In [41]: heapq.nlargest(2,nums) Out[41]: [5, 4] In [42]: heapq.nsmallest(2,nums) Out[42]: [2, 3] 两个函数都能接受一个关键字参数,用于更复杂的数据结构中:

5.查找最小的 k 个元素(数组)题目:输入 n 个整数,输出其中最小的 k 个.例如输入 1,2,3,4,5,6,7 和 8 这 8 个数字,则最小的 4 个数字为 1,2,3 和 4. 算法里面学过查找第k小的元素的O(n)算法 试着实现了一下: 注意new 初始化二维数组的方式 int (* a)[5] = new int[8][5]; /* 5.查找最小的 k 个元素(数组) 题目:输入 n 个整数,输出其中最小的 k 个. 例如输入 1,2,3,4,5,6,7 和 8 这 8 个数字,

  支持度(Support)的公式是:Support(A->B)=P(A U B).支持度揭示了A与B同时出现的概率.如果A与B同时出现的概率小,说明A与B的关系不大:如果A与B同时出现的非常频繁,则说明A与B总是相关的.    置信度(Confidence)的公式式:Confidence(A->B)=P(A | B).置信度揭示了A出现时,B是否也会出现或有多大概率出现.如果置信度度为100%,则A和B可以捆绑销售了.如果置信度太低,则说明A的出现与B是否出现关系不大.    示例:某销售手

/* 最小寬度 */.min_width{min-width:300px; /* sets max-width for IE */ _width:expression(document.body.clientWidth < 300 ? "300px" : "auto");} /* 最大寬度 */.max_width{ max-width:600px; /* sets max-width for IE */ _width:expression(document.

查找最小的K个元素,使用最大堆,具体代码如下: #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <iostream> using namespace std; void swap(int *a, int *b) {     int temp;     temp = *a;     *a = *b;     *b = temp; } void heap_adjust(int *a, int i, int size) {     int lchild = 2 *

Top N问题在搜索引擎.推荐系统领域应用很广, 如果用我们较为常见的语言,如C.C++.Java等,代码量至少也得五行,但是用Python的话,只用一个函数就能搞定,只需引入heapq(堆队列)这个数据结构即可.今天偶然看到这个库,特意记下之. 先看一个例子: >>> import heapq >>> nums = [1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,2] >>> print heapq.nlargest(3, nums) [42,

最小相似度 链接 分析: 转化为求1的个数,这样两个串不同的位置的个数就是1的个数.那么对于一个二进制串x,它的贡献就是max{x与s[i]异或后0的个数}=>max{m-x与s[i]异或后1的个数}=>m-min{x与s[i]异或后1的个数}. 即我们确定的x应该满足,与所有的串异或后1的个数,最大的1的个数,尽量小. 一共有$2^m$个串,所以从将给定的n个串出发,到其他的所有状态跑一遍最短路. 设距离最远的距离为y,那么答案就是m-y. 代码: #include<cstdio>

在Java中去掉一个 Vector 集合中重复的元素 1)通过Vector.contains()方法判断是否包含该元素,如果没有包含就添加到新的集合当中,适用于数据较小的情况下. import java.util.Vector; public class DeleteVector { public static void main(String []args){ Vector<String> vector = new Vector<String>(); addObject(vect

一. deque(双端队列) 1. 使用 deque(maxlen=N)会新建一个固定大小的队列.当新的元素加入并且这个队列已满的时候,最老的元素会自动被移除掉 >>> from collections import deque >>> q = deque(maxlen=) >>> q.append() >>> q.append() >>> q.append() >>> q deque([, , ]

预测结果为1到11中的1个 首先加载数据,训练数据,训练标签,预测数据,预测标签: if __name__=="__main__": importTrainContentdata() importTestContentdata() importTrainlabeldata() importTestlabeldata() traindata = [] testdata = [] trainlabel = [] testlabel = [] def importTrainContentda

一.怎样从一个集合中获得最大或者最小的 N 个元素列表? heapq 模块有两个函数:nlargest() 和 nsmallest() 可以完美解决这个问题. import heapq nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2] print(heapq.nlargest(3, nums)) # Prints [42, 37, 23] print(heapq.nsmallest(3, nums)) # Prints [-4, 1, 2] #前面的参

问题: 想在某个集合中找到最大或最小的N个元素 解决方案: heapq 模块中有两个函数  nlargest() 和 nsmallest()  它们正是我们需要的.例如: import heapq nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2] print(heapq.nlargest(3, nums)) print(heapq.nsmallest(3, nums)) ### 输出结果 [42, 37, 23] [-4, 1, 2] 这两个函数都可以

查找最小的k个元素 题目:输入n个整数,输出其中最小的k个. 例如输入1, 2, 3, 4, 5, 6, 7和8这八个数字,则最小的4个数字为1, 2, 3和4. 分析:这道题最简单的思路是把输入的n个整数排序,这样排在最前面的k个数就是最小的k个数.只是这种思路的时间复杂度为O(nlogn),这当然还有更快的思路. 可以开辟一个长度为k的数组,每次从输入的n个整数中读入一个数,如果数组中已经插入的元素个数少于k个,则将读入的整数直接放到数组中.否则长度为k的数组已经满了,不能再往数组里插入元素