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

Tornado 的模板支持“控制语句”和“表达语句”,控制语句是使用 {% 和 %} 包起来的 例如 {% if len(items) > 2 %}.表达语句是使用 {{ 和 }} 包起来的,例如 {{ items[0] }}.

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

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

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

一.前言 针对大叔据实时处理的入门,除了使用WordCount示例之外,还需要相对更深入点的示例来理解Storm,因此,本篇博文利用Storm实现了频繁项集挖掘的案例,以方便更好的入门Storm. 二.基础知识 2.1 频繁二项集挖掘 如顾客去超市购物时,牙膏和牙刷基本上都是摆放在一起,因为购买牙膏时,很有可能会购买牙刷.另外,“啤酒与尿布”的案例则是对订单进行分析挖掘后发现的规律,将啤酒和尿布一起摆放会促进啤酒的销量. 2.2 算法设计 本示例中不考虑太复杂的挖掘算法,只考虑将两个商品组合后的

一.前言 针对大叔据实时处理的入门,除了使用WordCount示例之外,还需要相对更深入点的示例来理解Storm,因此,本篇博文利用Storm实现了频繁项集挖掘的案例,以方便更好的入门Storm. 二.基础知识 2.1 频繁二项集挖掘 如顾客去超市购物时,牙膏和牙刷基本上都是摆放在一起,因为购买牙膏时,很有可能会购买牙刷.另外,“啤酒与尿布”的案例则是对订单进行分析挖掘后发现的规律,将啤酒和尿布一起摆放会促进啤酒的销量. 2.2 算法设计 本示例中不考虑太复杂的挖掘算法,只考虑将两个商品组合后的

关联规则.频繁项集.支持度.置信度 关联规则挖掘: 一起购买的商品 支持度(support) 支持度会随着物品增多而减小.因为是同时购买的比率. 置信度(Confidence) 频繁且强规则,有一定意义. Apriori算法 太复杂. 先寻找频繁项集(大于所设置阈值),这时剔除掉不频繁的了. 构建下一个候选项集,再次寻找频繁项集L2(图中字打错了) 优缺点 解决:数据表压缩/快速查找特性进行项集的选择/抽取部分数据代表整体

@(hadoop)[Spark, MLlib, 数据挖掘, 关联规则, 算法] [TOC] 〇.简介 经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法.Apriori算法多次扫描交易数据库,每次利用候选频繁集产生频繁集:而FP-growth则利用树形结构,无需产生候选频繁集而是直接得到频繁集,大大减少扫描交易数据库的次数,从而提高了算法的效率.但是apriori的算法扩展性较好,可以用于并行计算等领域. 关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系,适用于在大数量的项

Java生鲜电商平台-商品基础业务架构设计-商品设计 在生鲜电商的商品中心,在电子商务公司一般是后台管理商品的地方.在前端而言,是商家为了展示商品信息给用户的地方,它是承担了商品的数据,订单,营销活动的数据中心,在后端而言,商品中心则是运营者管理维护商品的地方,因此从商品的上传到发货,退货,整个闭环都离不开商品中心的支撑,因此商品中心的重要性毋庸置疑.本文将从三大模块去讲述商品中心的设计.   一.基本概念 在设计商品中心这一模块前,我们先弄清楚电商后台常用的一些关键词,有助于我们对业务的理解.

附注:不要问我为什么写这么快,是16年写的. 一.分析目的 I用户在某电商平台买了A,那么平台接下来应该给用户推荐什么,即用户在买了商品A之后接下来买什么的倾向性最大: II应该把哪些商品在一起做捆绑销售. 二.理论介绍 数据挖掘中的经典算法之一:关联分析.关联分析内部理论又分为apriori , eclat , FP-Growth.这里采用apriori.关于他们的优缺点,适应条件什么的,只能等我看完理论再写了. 三.R包介绍 介绍将要用到的两个软件包:arules和arulesViz. ar

FastText是Facebook开发的一款快速文本分类器,提供简单而高效的文本分类和表征学习的方法,不过这个项目其实是有两部分组成的,一部分是这篇文章介绍的 fastText 文本分类(paper:A. Joulin, E. Grave, P. Bojanowski, T. Mikolov, Bag of Tricks for Efficient Text Classification(高效文本分类技巧)), 另一部分是词嵌入学习(paper:P. Bojanowski*, E. Grave*

过去,有关企业数据分析的重担都压在IT部门,传统BI分析更多面向的是具有IT背景的人员.但随着业务分析需求的增加,很多公司都希望为业务用户提供自助分析服务,将分析工作落实到业务人员手中.但同时,分析工具毕竟作为一个系统架设在企业数据分析平台的前端,需要适应企业的复杂业态,于是自助式BI成了不二选择. 由于数据的数量和复杂性,自助式BI工具需要兼顾这两个方面: 1. 工具的易操作性 工具是否简单易用,分析逻辑是否符合常规,决定着这个工具能否被快速地掌握.自助分析工具应避免复杂SQL的学习以及额外的

开发中会经常涉及到文件上传的需求,根据业务不同的需求,有不同的文件上传情况. 有简单的单文件上传,有多文件上传,因浏览器原生的文件上传样式及功能的支持度不算太高,很多时候我们会对样式进行美化,对功能进行完善. 本文根据一个例子,对多文件的上传样式做了一些简单的美化(其实也没怎么美化..),同时支持选择文件后自定义删除相关的文件,最后再上传 文章篇幅较长,先简单看看图示: 目录 文件上传基础 单文件上传 多文件上传 表单文件上传的美化 选中文件后的删除 界面的处理 脚本的处理 FileList F

系列文章 -- ES6笔记系列 虽然ES6已经发布一年多了,但在各大浏览器之中的支持度还不是很理想,在这查看ES6新特性支持度 Chrome的最新版本浏览器大部分已经支持,在Node.js环境上支持度更好一些,可原生使用,但实际上更多的做法是用其他工具将ES6转码成支持度更好的ES5 这些工具有babel转码器.traceur转码器 等,用得最多的应该是babel 一.Babel环境的配置 Babel用于将ES6语法转换成ES5语法,例如 /* ES6 */ var arr = [1, 2, 3

来博客园两年多了,最近才开通了微博,因为懒所以也一直没有写东西,今天想整理一下自己前段时间遇到的一个导出的问题. 因为项目的需求,要做一部分导出功能.开始的时候用的公司的导出,但是很奇怪有部分模块导出的时候就是会报500错误,发现在删减一些字段后就恢复了正常,当时因为项目紧张,也就临时删减了一些,但也不是长久之计,之后自己在原本的基础上重新修改整理了一下,目前运行还算稳定,就此和大家分享一下. 导出需要三个部分,js,公共方法,后台方法. js代码 function exportData() {