第十二章 使用FP-growth算法高效的发现频繁项集 一．导语 FP-growth算法是用于发现频繁项集的算法,它不能够用于发现关联规则.FP-growth算法的特殊之处在于它是通过构建一棵Fp树,然后从FP树上发现频繁项集. FP-growth算法它比Apriori算法的速度更快,一般能够提高两个数量级,因为它只需要遍历两遍数据库,它的过程分为两步: 1.构建FP树 2.利用FP树发现频繁项集 二．FP树 FP树它的形状与普通的树类似,树中的节点记录了一个项和在此路径上该项出现的频率.FP树

常见的挖掘频繁项集算法有两类,一类是Apriori算法,另一类是FP-growth.Apriori通过不断的构造候选集.筛选候选集挖掘出频繁项集,需要多次扫描原始数据,当原始数据较大时,磁盘I/O次数太多,效率比较低下.FPGrowth不同于Apriori的“试探”策略,算法只需扫描原始数据两遍,通过FP-tree数据结构对原始数据进行压缩,效率较高. FP代表频繁模式(Frequent Pattern) ,算法主要分为两个步骤:FP-tree构建.挖掘频繁项集. FP树表示法 FP树通过逐个读

引用 译者注:随着比特币的不断发展,它的底层技术区块链也逐步走进公众视野,引起大众注意.本文用不到50行的Python代码构建最小的数据区块链,简单介绍了区块链去中心化的结构与其实现原理. 尽管一些人认为区块链是一个等待问题的解决方案,但毫无疑问,这种新技术是计算机的奇迹.但是,区块链到底是什么呢? 区块链 它是比特币或其他加密货币进行交易的数字账本,账本按时间顺序记录并对外公开. 在更一般的术语中,它是一个公共数据库,新数据存储在一个名为块的容器中,并被添加到一个不可变链(后来的区块链)中添加

1.python代码编写 (随机验证码): #coding: utf-8 import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter import string, random fontPath = "/home/itcast/ace/media/" # 获得随机四个字母 def getRandomChar(): return [random.choice(string.letters) for _ in range(4)] # 获得颜色 def g

XGBoost参数调优完全指南(附Python代码):http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html https://www.zhihu.com/question/41354392 [以下转自知乎] https://www.zhihu.com/question/45487317 为什么xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度? XGBoost除去正则和并行的优化,我觉得和传统GBDT最核心的区别是:1. 传统GBDT的每颗树学习的是

原论文: http://papers.nips.cc/paper/6907-lightgbm-a-highly-efficient-gradient-boosting-decision-tree.pdf lightgbm原理: gbdt困点: gbdt是受欢迎的机器学习算法,当特征维度很高或数据量很大时,有效性和可拓展性没法满足.lightgbm提出GOSS(Gradient-based One-Side Sampling)和EFB(Exclusive Feature Bundling)进行改进

随机森林入门攻略(内含R.Python代码) 简介 近年来,随机森林模型在界内的关注度与受欢迎程度有着显著的提升,这多半归功于它可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去,从而使人们能够高效快捷地获得第一组基准测试结果.在各种各样的问题中,随机森林一次又一次地展示出令人难以置信的强大,而与此同时它又是如此的方便实用. 需要大家注意的是,在上文中特别提到的是第一组测试结果,而非所有的结果,这是因为随机森林方法固然也有自己的局限性.在这篇文章中,我们将向你介绍运用随机森林构建预测模型时最令人感兴趣

扫描左上角二维码,关注公众账号 数字货币量化投资,回复“1279”,获取以下600个Python经典例子源码 ├─algorithm│       Python用户推荐系统曼哈顿算法实现.py│      NFA引擎,Python正则测试工具应用示例.py│      Python datetime计时程序的实现方法.py│      python du熊学斐波那契实现.py│      python lambda实现求素数的简短代码.py│      Python localtime()方法计

表达式树和查找树的 Python 实现 目录 二叉表达式树 二叉查找树 1 二叉表达式树 表达式树是二叉树的一种应用,其树叶是常数或变量,而节点为操作符,构建表达式树的过程与后缀表达式的计算类似,只不过在遇到运算符时不是进行计算,而是将树节点赋值为运算符,并将节点的左右叶子指向两个变量构成一个基本的二叉树后再压入栈中. Expression Tree: * |___________ | | + * |_____ |_____ | | | | a b c + |__ | | d c 下面利用代码实

                                                     这个周末断断续续的阅读完了<Effective Python之编写高质量Python代码的59个有效方法>,感觉还不错,具有很大的指导价值.下面将以最简单的方式记录这59条建议,并在大部分建议后面加上了说明和示例,文章篇幅大,请您提前备好瓜子和啤酒! 1. 用Pythonic方式思考 第一条:确认自己使用的Python版本 (1)有两个版本的python处于活跃状态,python2和pyt

Python学习资料或者需要代码.视频加Python学习群:960410445 1. 用Pythonic方式思考 第一条:确认自己使用的Python版本 (1)有两个版本的python处于活跃状态,python2和python3 (2)有很多流行的Python运行时环境,CPython.Jython.IronPython以及PyPy等 (3)在开发项目时,应该优先考虑Python3 第二条:遵循PEP风格指南 PEP8是针对Python代码格式而编订的风格指南,参考: http://www.py

https://zhuanlan.zhihu.com/p/54296517 0 前言 去年11月在PyCon China 2018 杭州站分享了 Python 源码加密,讲述了如何通过修改 Python 解释器达到加解密 Python 代码的目的.然而因为笔者拖延症发作,一直没有及时整理成文字版,现在终于战胜了它,才有了本文. 本系列将首先介绍下现有源码加密方案的思路.方法.优点与不足,进而介绍如何通过定制 Python 解释器来达到更好地加解密源码的目的. 由于 Python 的动态特性和开源

Python 代码编辑器怎么选?PyCharm.VS Code.Jupyter Notebook 都各有特色,Jupyter 适合做数据分析这些需要可视化的操作,PyCharm 更适合做完整的 Python 项目.然而,因为交互式操作,很少会有开发者想到用 Jupyter 做 Debug. 尽管很多读者可能认为 Jupyter 用来做展示和小型试验就足够了,Debug 并没有太大的需求,但弥补上 Jupyter 缺失的一环,能让它更好用,未来 Debug 也会作为默认模式. 为什么 Jupyte

树结构是一种抽象数据类型,在计算机科学领域有着非常广泛的应用.一颗树可以简单的表示为根, 左子树, 右子树. 而左子树和右子树又可以有自己的子树.这似乎是一种比较复杂的数据结构,那么真的能像我们在标题中所说的那样,用一行Python代码就可以实现吗? 一行代码实现? 由于树形结构的外层和内层有着相似的结构,所以多可以用递归的方式定义树.再利用Python中提供的defaultdict,我们就可以很轻松地定义树了,而且只有一行代码. from collections import defaultd

一个 11 行 Python 代码实现的神经网络 2015/12/02 · 实践项目 · 15 评论· 神经网络 分享到:18 本文由 伯乐在线 - 耶鲁怕冷 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:iamtrask.欢迎加入翻译组. 概要:直接上代码是最有效的学习方式.这篇教程通过由一段简短的 python 代码实现的非常简单的实例来讲解 BP 反向传播算法. 代码如下:   X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ]) y

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

转载自http://www.douban.com/note/134971609/ Python 的代码风格由 PEP 8 描述.这个文档描述了 Python 编程风格的方方面面.在遵守这个文档的条件下,不同程序员编写的 Python 代码可以保持最大程度的相似风格.这样就易于阅读,易于在程序员之间交流.1. 命名风格 总体原则,新编代码必须按下面命名风格进行,现有库的编码尽量保持风格. 尽量以免单独使用小写字母'l',大写字母'O',以及大写字母'I'等容易混淆的字母. 模块命名尽量短小,使用全

摘要:代码优化能够让程序运行更快,可以提高程序的执行效率等,对于一名软件开发人员来说,如何优化代码,从哪里入手进行优化?这些都是他们十分关心的问题.本文着重讲了如何优化Python代码,看完一定会让你收获满满! 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据80/20原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗80%的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够

pythonic如果翻译成中文的话就是很python.很+名词结构的用法在中国不少. 以下为了简略,我们用P表示pythonic的写法,NP表示non-pythonic的写法,当然此P-NP非彼P-NP. 为什么要追求pythonic? 相比于NP,P的写法简练,明确,优雅,绝大部分时候执行效率高,代码越少也就越不容易出错.我认为好的程序员在写代码时,应该追求代码的正确性,简洁性和可读性,这恰恰就是pythonic的精神所在. 对于具有其他编程语言经验而初涉Python的程序员(比如我自己)来说

原文:Python 代码性能优化技巧 Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用,因此性能改进的首要点是对算法的改进.在算法的时间复杂度排序上依次是: O(1) -> O(lg n) -> O(

转载自http://www.douban.com/note/134971609/ Python 的代码风格由 PEP 8 描述.这个文档描述了 Python 编程风格的方方面面.在遵守这个文档的条件下,不同程序员编写的 Python 代码可以保持最大程度的相似风格.这样就易于阅读,易于在程序员之间交流. 1. 命名风格 总体原则,新编代码必须按下面命名风格进行,现有库的编码尽量保持风格. 尽量以免单独使用小写字母'l',大写字母'O',以及大写字母'I'等容易混淆的字母. 模块命名尽量短小,使用