前面几篇介绍了关联规则的一些基本概念和两个基本算法,但实际在商业应用中,写算法反而比较少,理解数据,把握数据,利用工具才是重要的,前面的基础篇是对算法的理解,这篇将介绍开源利用数据挖掘工具weka进行管理规则挖掘. weka数据集格式arff arff标准数据集简介 weka的数据文件后缀为arff(Attribute-Relation File Format,即属性关系文件格式),arff文件分为注释.关系名.属性名.数据域几大部分,注释用百分号开头%,关系名用@relation申明,属性用@

购物篮分析: Apriori算法: 参数设置: 1.car 如果设为真,则会挖掘类关联规则而不是全局关联规则. 2. classindex 类属性索引.如果设置为-1,最后的属性被当做类属性. 3. delta 以此数值为迭代递减单位.不断减小支持度直至达到最小支持度或产生了满足数量要求的规则. 4. lowerBoundMinSupport 最小支持度下界. 5. metricType 度量类型.设置对规则进行排序的度量依据.可以是:置信度(类关联规则只能用置信度挖掘),提升度(lift),杠

转自:http://www.infoq.com/cn/news/2017/02/Facebook-Beringei 2017年2月3日,Facebook宣布将开源他们的高性能时序数据存储引擎Beringer.Beringei是用来解决其内部监控数据存储和查询需求的数据库,其特点是读写速度快,属于内存数据库的一种.本文将会详细介绍Beringei的来龙去脉以及它的设计思路.应用场景和特点. Beringei的诞生背景 运维大规模的分布式服务,通常需要对内部系统的运行状况和性能指标进行实时并精确的监

一.科学计算或矩阵运算库 科学计算包: JMathLib是一个用于计算复杂数学表达式并能够图形化显示计算结果的Java开源类库.它是Matlab.Octave.FreeMat.Scilab的一个克隆,但完全采用纯Java实现. JSci:Java 科学对象(JSci)开放源代码项目是 Durham(英国 Durham)大学粒子理论中心的三年级研究生 Mark Hale 创立的.JSci 是一个包集合,包含数学和科学类. 使用 JSci,您既可以在 AWT 中也可以在 Swing 中创建简单的条形

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:本文大多内容来自未出版的<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型. 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证.可与博客对着看:R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等) ----------------

这些开源AI项目专注于机器学习.深度学习.神经网络及其他应用场合. 自IT界早期以来,研制出能像人类那样“思考”的机器一直是研究人员的一大目标.在过去几年,计算机科学家们在人工智能(AI)领域已取得了巨大进展,如今这项技术日益普及开来. 事实上,Gartner预测“到2020年,AI技术实际上将普遍出现在几乎每一个新的软件产品和服务中.”IDC预测,2017年企业界在AI技术上的开支将达到125亿美元,比2016年增长逾59.3%.这股强劲的增长势头可能会一直持续到2020年,到时收入有望达到4

Apriori和fp-growth是频繁项集(frequent itemset mining)挖掘中的两个经典算法,虽然都是十几年前的,但是理解这两个算法对数据挖掘和学习算法都有很大好处.在理解这两个算法之前,应该先了解频繁项集挖掘是做什么用的. 频繁项集挖掘是关联规则挖掘中的首要的子任务.关联规则挖掘是要找出一个数据集上,满足一定条件的项集.这些项的集合能构成 形如蕴含式"A=>B"这样的“规则”.这个"=>"符号是通过一些条件来定义的,如果没有条件那

1,位图法介绍 位图的基本概念是用一个位(bit)来标记某个数据的存放状态,由于采用了位为单位来存放数据,所以节省了大量的空间.举个具体的例子,在Java中一般一个int数字要占用32位,如果能用一位就表示这个数,就可以缩减大量的存储空间.一般把这种方法称为位图法,即Bitmap. 位图法比较适合于判断是否存在这样的问题,元素的状态比较少,元素的个数比较多的情况之下.那么具体咋么做呢,这样,非常简单明了就是,2.5亿个整数里面,我维护一个长度等于最大整数值得字符串,每个整数是否存在我就在该整数对

使用文本数据 本指南的目标是探讨scikit-learn 一个实际任务中的一些主要工具:分析二十个不同主题的文本文档(新闻组帖子)集合. 在本节中,我们将看到如何: 加载文件内容和类别 提取适用于机器学习的特征向量 训练线性模型进行分类 使用网格搜索策略来查找特征提取组件和分类器的良好配置 教程设置 要开始使用本教程,您首先必须安装 scikit-learn及其所有必需的依赖项. 有关详细信息和每个系统的说明,请参阅安装说明页面. 本教程的源码可以在您的scikit-learn文件夹中找到: s

梯度下降法 梯度下降法是训练神经网络最常用的优化算法 梯度下降法(Gradient descent)是一个 ==一阶最优化算法== ,通常也称为最速下降法.要使用梯度下降法找到一个函数的 ==局部最小值==,必须想函数上当前点对应的==梯度==(或者是近似梯度)的反方向的规定部长距离点进行==迭代==搜索. 梯度下降法基于以下的观察:如果实值函数$f(x)$在a点处==可微==并且有定义,那么函数$f(x)$在点a沿着==梯度==相反的方向$-\nabla f(a)$下降最快 $$\theta

原文网址:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/text_analytics/working_with_text_data.html 翻译:Tacey Wong 时间: 2016-9-25 本教程的主要目标是通过分析包含二十个不同话题的文档集合这以实际任务,来介绍scikit-learn中文本数据处理相关的主要工具. 在这一章节我们将会看到: 如何加载文件内容及目录 如何提取适合机器学习的特征向量 如何训练一个线性模型来进行分类 如何使用网格搜索策略在特

Spark官方文档 - 中文翻译 Spark版本:1.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 引入Spark(Linking with Spark) 3 初始化Spark(Initializing Spark) 3.1 使用Spark Shell(Using the Shell) 4 弹性分布式数据集(RDDs) 4.1 并行集合(Parallelized Collections) 4.2 外部数据库(Externa

最近要去的新项目使用mysql,趁着还没忘记,总结记录以下MongoDB的聚合. 聚合是泛指各种可以处理批量记录并返回计算结果的操作.MongoDB提供了丰富的聚合操作,用于对数据集执行计算操作.在 mongod 实例上执行聚合操作可以大大简化应用的代码,并降低对资源的消耗. 在MongoDB中,像查询之类的聚合操作都是使用 集合 中的文档作为输入,最终的结果会输出一个或者多个文档. 聚合管道 聚合管道是一个基于数据处理管道概念的框架.通过使用一个多阶段的管道,将一组文档转换为最终的聚合结果.(

Kullback–Leibler divergence KL散度 In probability theory and information theory, the Kullback–Leibler divergence[1][2][3] (also information divergence,information gain, relative entropy, or KLIC) is a non-symmetric measure of the difference between two

原文地址:http://www.cnblogs.com/watertao/archive/2011/11/28/2266595.html 1.简介 NTFS(New Technology File System)是Windows NT以及之后的Windows 2000.Windows XP.Windows Server 2003.Windows Server 2008.Windows Vista和Windows 7的标准文件系统. NTFS取代了文件分配表(FAT)文件系统,为Microsoft

继上篇文章决策树之 ID3 与 C4.5,本文继续讨论另一种二分决策树 Classification And Regression Tree,CART 是 Breiman 等人在 1984 年提出的,是一种应用广泛的决策树算法,不同于 ID3 与 C4.5, CART 为一种二分决策树, 每次对特征进行切分后只会产生两个子节点,而ID3 或 C4.5 中决策树的分支是根据选定特征的取值来的,切分特征有多少种不同取值,就有多少个子节点(连续特征进行离散化即可).CART 设计回归与分类,接下来将分

离线缓存就是在网络畅通的情况下将从服务器收到的数据保存到本地,当网络断开之后直接读取本地文件中的数据. 将网络数据保存到本地: 你可以自己写一个保存数据成本地文件的方法,保存在android系统的任意目录(当然是有权限的才行),但是在这种情况下使用Context的openFileOutput方法最简便也最符合我们的场景,下面的saveObject方法演示了如何用openFileOutput将数据保存在本地的一个文件中: saveObject public static boolean saveO

数据处理:12个使得效率倍增的pandas技巧 1. 背景描述 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言,这合情合理.它拥有作为一种编程语言广阔的生态环境以及众多优秀的科学计算库.如果你刚开始学习Python,可以先了解一下Python的学习路线. python学习路线:https://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/lea

代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jul 13 10:40:22 2018 @author: zhen """ import mglearn from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyp

项目合作联系QQ:231469242 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 支持向量机python代码和博客介绍 https://github.com/adashofdata/muffin-