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

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

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

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CSS3的选择器提供了很多像:nth-child这样有用的选择器,并且得到浏览器支持.CSS的第四代 选择器CSS4选择器),经我们带来了更多有用的选择器. 1.否定伪类:not 否定伪类选择器其实在CSS3选择器中就出现了,只不过CSS4选择器对否定伪类选择器升级了.在CSS3中,你可以通过否定伪类选择器不去选中你不需要用到的CSS样式的元素.比如说,你想除了.intro的段落之外文本都不加粗,你就可以这样使用伪类选择器. p:not(.intro) { font-weight: normal

软件 vscode vscode原生支持markdown,但对数学公式的支持不太好,用 $$包含的数学公式不支持换行,而且在数学公式里面不能输入中文 Typora 非常简洁优美的软件,只有预览页,没有代码页,能不用操心格式是否对齐,尤其是列表.支持许多快捷操作,数学公式支持良好.支持生成带大纲的pdf. 网站 简书 一般般,不支持数学公式.不支持网页div标签,功能相当受限.但支持上传图片,有着还算不错的社区. 作业部落 功能很强大,但不支持上传图片,没有社交功能.所以只能当编辑器使用,但有的m

contenteditable attribute (basic support) - Working Draft Global user stats*: Support: 86.71% Partial support: 0.32% Total: 87.03% Method of making any HTML element editable Resources: Demo page WHATWG blog post Blog post on usage problems   IE Firef

XP最多支持到IE8 谷歌已经结束对Windows XP版Chrome浏览器的支持. 2015年11月,谷歌表示会在2015年结束后,结束对Windows XP版Chrome浏览器的支持.而今,随着2015年已接近尾声,谷歌透过官方博客发出提醒——除了Windows XP外,Windows Vista.Mac OS X 10.6.10.7以及10.8等系统的Chrome浏览器也都将结束支持. 最后一个chrome xp版的版本号是49.0.2623.112.其余的都不支持xp. 

假定在一个k分类问题中,测试集中共有n个样本.则: predict返回的是一个大小为n的一维数组,一维数组中的第i个值为模型预测第i个预测样本的标签: predict_proba返回的是一个n行k列的数组,第i行第j列上的数值是模型预测第i个预测样本的标签为j的概率.此 时每一行的和应该等于1. 举个例子: >>> from sklearn.linear_model import LogisticRegression >>> import numpy as np >

在上一篇数据挖掘入门算法整理中提到,Apriori算法是关联规则算法中使用最为广泛的算法,这次我们就来学习下该算法的基本知识. 一.算法概述 Apriori 算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则的频繁项集的 算法,它是由Rakesh Agrawal 和RamakrishnanSkrikant 提出的.它使用一种称作逐层搜索的迭代方法,k- 项集用于探索(k+1)- 项集.首先,找出频繁 1- 项集的集合.该集合记作L1.L1 用于找频繁2- 项集的集合 L2,而L2 用于找L2,如此下去,直到