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

1, Android Support V4, V7, V13是什么?本质上就是三个java library. 2,  为什么要有support库?如果在低版本Android平台上开发一个应用程序,而应用程序又想使用高版本才拥有的功能,就需要使用Support库. 3, 三个Support 库的区别和作用是什么?Android Support v4 是最早(2011年4月份)实现的库.用在Android1.6 (API lever 4)或者更高版本之上.它包含了相对V4, V13大的多的功能. 

整理数据挖掘的基本概念和算法,包括关联规则挖掘.分类.聚类的常用算法,敬请期待.今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识. 关联规则挖掘在电商.零售.大气物理.生物医学已经有了广泛的应用,本篇文章将介绍一些基本知识和Aprori算法. 啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例,还有人专门出了一本书<啤酒与尿布>,虽然说这个故事是哈弗商学院杜撰出来的,但确实能很好的解释关联规则挖掘的原理.我们这里以一个超市购物篮迷你数据集来解释关联规则挖掘的基本概念: TID Items T1 {牛奶,面包

所 谓挖掘频繁模式,关联和相关,即指在出现的数据集中找到一个经常出现的序列模式或者是一个经常出现的数据结构.就像搞CPU设计的人知道,Cache的预 取机制有流预取和指针预取,前者就是发现流模式,即发现在地址上顺序出现的序列模式,后者即发现指针链接模式,即链式数据结构. 比 如一个人逛超市,她的购物篮里可能装有各种商品的组合.我们设想所有的商品构成全集,每种商品用0-1表示是否出现,那么每个购物篮就可以用一个布尔向量 表示,如(0,1,...,1,0)可能表示:(没有买酸奶,买了冰激凌...买了

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

1.下载chromedriver文件 http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html google官方下载地址 http://dl.nwjs.io/ 推荐下载nwjs sdk,chromedriver文件包含在sdk中,下载后解压即可找到 2.代码示例 import time from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys op

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

本文(争取做到)Android 最全的底部导航栏实现方法. 现在写了4个主要方法. 还有一些个人感觉不完全切题的方法也会简单介绍一下. 方法一. ViewPager + List<View> + PagerAdapter 先看activity_main.xml <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:tools="http://schemas

一.关联规则简介 关联规则挖掘的目标是发现数据项集之间的关联关系,是数据挖据中一个重要的课题.关联规则最初是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)问题提出的.假设超市经理想更多地了解顾客的购物习惯,特别是想知道,哪些商品顾客可能会在一次购物时同时购买?为回答该问题,可以对商店的顾客购买记录进行购物篮分析.该过程通过发现顾客放入"购物篮"中的不同商品之间的关联,分析顾客的购物习惯.这种关联的发现可以帮助零售商了解哪些商品频繁地被顾客同时购买,从而帮助他们开发更好的

1. map() 函数的功能: map(f, [x1,x2,x3]) = [f(x1), f(x2), f(x3)] def f(x): return x*x a = map(f, [1, 2, 3, 4, 5]) b = map(f, (6, 7, 8, 9)) print a print b # [1, 4, 9, 16, 25] # [36, 49, 64, 81] # a = map(f, 1,2,3,4,5,6,7) # print a # Traceback (most recent

转自:http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/associate_apriori.html 数据挖掘系列 (1) 关联规则挖掘基本概念与 Aprior 算法 我计划整理数据挖掘的基本概念和算法,包括关联规则挖掘.分类.聚类的常用算法,敬请期待.今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识. 关联规则挖掘在电商.零售.大气物理.生物医学已经有了广泛的应用,本篇文章将介绍一些基本知识和 Aprori 算法. 啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例,还有人专门出了

关联分析直观理解 关联分析中最有名的例子是“尿布与啤酒”.据报道,美国中西部的一家连锁店发现,男人们会在周四购买尿布和啤酒.这样商店实际上可以将尿布与啤酒放在一块,并确保在周四全价销售从而获利.当然,这家商店并没有这么做. 频繁项集是指那些经常出现在一起的物品集合,比如{葡萄酒,尿布, 豆奶}就是频繁项集的一个例子 支持度(support)     一个项集的支持度(support)被定义为数据集中包含该项集的记录所占的比例 {豆奶}的支持度为4/5.{豆奶,尿布}的支持度为3/5 可信度(co

1.  JS Charts Features Prepare your chart data in XML, JSON or JavaScript Array Create charts in different templates like bar charts, pie charts or simple line graphs You don't need any server-side plugins/modules It's compatible with most web browse

关联规则挖掘在电商.零售.大气物理.生物医学已经有了广泛的应用,本篇文章将介绍一些基本知识和Aprori算法. 啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例,还有人专门出了一本书<啤酒与尿布>,虽然说这个故事是哈弗商学院杜撰出来的,但确实能很好的解释关联规则挖掘的原理.我们这里以一个超市购物篮迷你数据集来解释关联规则挖掘的基本概念: TID Items T1 {牛奶,面包} T2 {面包,尿布,啤酒,鸡蛋} T3 {牛奶,尿布,啤酒,可乐} T4 {面包,牛奶,尿布,啤酒} T5 {面包,

pgsql中的lateral 什么是LATERAL 带有LATERAL的SQL的计算步骤 LATERAL在OUTER JOIN中的使用限制(或定义限制) LATERAL的几个简单的例子 总结 举几个我经常使用的栗子 首先说下场景:有个一个商品表goods,还有一个评价表evaluations.商品表和评价表是一对多的.1.在一个后台,我想查询商品的信息,同时查询这个商品的评价的数量.我们可以通过这样来实现 SELECT g.*, COUNT(e.*) as num FROM goods as g

BEP 7:CUDA外部内存管理插件(下) Numba依赖 向库中添加EMM插件的实现自然会使Numba成为库的依赖项,而以前可能没有.为了使依赖关系可选,如果需要的话,可以有条件地实例化并注册EMM插件,如下所示: try: import numba from mylib.numba_utils import MyNumbaMemoryManager numba.cuda.cudadrv.driver.set_memory_manager(MyNumbaMemoryManager) excep

写在前面的几句话 前几天谷歌发布了android-support-library-23.2支持库,这一次23.2版本增加了一些新的支持库以及新的功能.接下来这篇文章,就是对这些新功能部分做简单的用法介绍 这次更新增加的东西有: Support Vector Drawables and Animated Vector Drawables AppCompat DayNight theme Design Support Library: Bottom Sheets Support v4: MediaB

这段时间一直在调试浏览器的兼容性问题,了解到了@support的这个属性,记录下: CSS中的@support主要是用于检测浏览器是否支持CSS的某个属性,其实就是条件判断,如果支持某个属性,你可以写一套样式,如果不支持某个属性,你也可以提供另外一套样式作为替补.但是这里有一点需要注意的是:@support对于浏览器的版本也是有要求的,不是说所有的浏览器以及其所有的版本都是支持@support的. 下面就来说一下@support的用法: 1.基本语法是这样的: @support(prop:val

背景: 一次偶然的机会遇到一个朋友在刷css的库其中有这样一道题(css变量如何定义,calc, support, media),我看一眼熟悉而陌生,知其一而不知其二,叔可忍婶不可忍,马上就度娘起来,看一看它的真面目. 一 support 了解到了@support的这个属性,记录下:CSS中的@support主要是用于检测浏览器是否支持CSS的某个属性,其实就是条件判断,如果支持某个属性,你可以写一套样式,如果不支持某个属性,你也可以提供另外一套样式作为替补.但是这里有一点需要注意的是:@sup

@support:用于检测浏览器是否支持CSS某个属性,即条件判断,如果支持某个属性,可以写一套样式,如果不支持某属性,提供另一套样式作为替补. calc():用于计算动态函数值,支持“+”,“-”,“*”,“/”运算 @media:针对不同的媒体类型定义不同的样式