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

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

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

直接上代码: package horizon.graphx.util import java.security.InvalidParameterException import horizon.graphx.util.CollectionUtil.CollectionHelper import org.apache.spark.graphx._ import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.storage.StorageLevel

转载请注明:电子科技大学EClab——落叶花开http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3816532.html 困惑度一般在自然语言处理中用来衡量训练出的语言模型的好坏.在用LDA做主题和词聚类时,原作者D.Blei就是采用了困惑度来确定主题数量.文章中的公式为: perplexity=exp^{ - (∑log(p(w))) / (N) } 其中,P(W)是指的测试集中出现的每一个词的概率,具体到LDA的模型中就是P(w)=∑z p(z|d)*p(w|z)[z,d

一.简单总结 其实相似度计算方法也是老生常谈,比如常用的有: 1.常规方法 a.编辑距离 b.Jaccard c.余弦距离 d.曼哈顿距离 e.欧氏距离 f.皮尔逊相关系数 2.语义方法 a.LSA b.Doc2Vec c.DSSM ...... 二.利用熵计算相似度 关于什么是熵.相对熵.交叉熵的概念,网上有很多,这里就不总结了.本篇主要关注工程方面,即怎么用代码实现,参考的论文来自<Content-based relevance estimation on the web using int

写在前面的话,既然是学习版本,那么就不是一个好用的工程实现版本,整套代码全部使用List进行匹配效率可想而知. [原文转自]:http://computergodzilla.blogspot.com/2013/07/how-to-calculate-tf-idf-of-document.html,修改了其中一些bug. P.S:如果不是被迫需要语言统一,尽量不要使用此工程计算TF-IDF,计算2W条短文本,Matlab实现仅是几秒之间,此Java工程要计算良久..半个小时?甚至更久,因此此程序作

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

import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.security.MessageDigest; import org.apache.commons.codec.binary.Hex; import org.apache.commons.codec.digest.DigestUtils; /** *MD5计算工具 */ public class Md5Cacul

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 >

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

原题链接:http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1407 线段树,区间更新,查询区间最小值. 注意区间更新,查询的时候,区间$\begin{align*}[L,R] \end{align*}$$\begin{align*}L \end{align*}$都可能大于$\begin{align*}R\end{align*}$.. 有个地方写sb了害的我wa了好几次%>_<%. #include<algorithm> #include<iostrea

select * from 学生信息表 a where 10 >  (select count(*) from 学生信息表 where 班级ID = a.班级ID and 班内名次 > a.班内名次)

时间限制:1 秒 内存限制:32 兆 特殊判题:否 提交:568 解决:186 题目描述: 一个整型数组里除了两个数字之外,其他的数字都出现了两次.请写程序找出这两个只出现一次的数字. 输入: 输入的第一行包括一个整数N(1<=N<=1000). 接下来的一行包括N个整数. 输出: 可能有多组测试数据,对于每组数据, 找出这个数组中的两个只出现了一次的数字. 输出的数字的顺序为从小到大. 样例输入: 6 2 3 9 3 7 2 样例输出: 7 9 思路: 巧妙的利用异或位运算能高效的解决该问题

时间限制:1 秒 内存限制:32 兆 特殊判题:否 提交:2380 解决:934 题目描述:     如果A,B是C的父母亲,则A,B是C的parent,C是A,B的child,如果A,B是C的(外)祖父,祖母,则A,B是C的grandparent,C是A,B的grandchild,如果A,B是C的(外)曾祖父,曾祖母,则A,B是C的great-grandparent,C是A,B的great-grandchild,之后再多一辈,则在关系上加一个great-. 输入:     输入包含多组测试用例

WEKA使用教程 目录 1. 简介2. 数据格式3.数据准备4. 关联规则(购物篮分析)5. 分类与回归6. 聚类分析 1. 简介 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),它的源代码可通过http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka得到.同时weka也是新西兰的一种鸟名,而WEKA的主要开发者来自新西兰. WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台,集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法

http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7589306 WEKA使用教程(经典教程转载) 标签: lift算法csv数据挖掘class任务 2012-05-22 01:16 80161人阅读 评论(7) 收藏 举报  分类: 数据挖掘(25)  WEKA使用教程 目录 1. 简介2. 数据格式3.数据准备4. 关联规则(购物篮分析)5. 分类与回归6. 聚类分析 1. 简介 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environme

一.背景和挖掘目标 二.分析方法与过程 1.数据获取 2.数据预处理  1.筛选有效问卷(根据表8-6的标准) 共发放1253份问卷,其中有效问卷数为930  2.属性规约 3.数据变换 ''' 聚类离散化,最后的result的格式为: 1 2 3 4 A 0 0.178698 0.257724 0.351843 An 240 356.000000 281.000000 53.000000 即(0, 0.178698]有240个,(0.178698, 0.257724]有356个,依此类推. '