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了解Java
Java 原文链接 Java 优点: 真正的面相对象 完全屏蔽了指针,同时引入了垃圾回收机制 虚拟机跨平台,这是Java最大的特点,跨平台 Java 缺点 慢 难看,swing控件贴近unix界面,unix对中文支持度差 JDK(java development kit) 分为三个版本:J2SE,J ...
分类:编程语言   时间:2021-07-02 16:08:06    阅读次数:0
es6 简介
ECMAScript 和 JavaScript 的关系 一个常见的问题是,ECMAScript 和 JavaScript 到底是什么关系? 要讲清楚这个问题,需要回顾历史。1996 年 11 月,JavaScript 的创造者 Netscape 公司,决定将 JavaScript 提交给标准化组织 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-17 13:40:05    阅读次数:56
python实现apriori算法的关联规则之支持度、置信度、提升度
Apriori算法的简介 Apriori算法:使用候选项集找频繁项集 Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里,所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集,简称频集。 Apriori ...
分类:编程语言   时间:2020-05-30 23:24:42    阅读次数:737
Kafka核心技术与实战——06 | Kafka线上集群部署方案怎么做?
操作系统 Kafka 由 Scala 语言和 Java 语言编写而成,编译之后的源代码就是普通的“.class”文件 应该说部署在 Linux 上的生产环境是最多的 主要是在下面这三个方面上,Linux 的表现更胜一筹。 I/O 模型的使用 数据网络传输效率 社区支持度 主流的 I/O 模型通常有 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-02 23:13:44    阅读次数:68
数据挖掘关联分析中Apriori算法理解(非算法应用)-ylance
一.入门概念 1.项集和支持度计数 ① 在关联分析中,包含0或多个项的集合叫做项集,有几个项就是几-项集,如有一个项,就是1-项集。空集是不包含任何项的项集 例:{啤酒,尿布,牛奶} 这是一个3-项集 ② 支持度计数(σ):项集在事务中出现的次数 例:(由表可见,事务数为5) (图1.1) σ{面包 ...
分类:编程语言   时间:2020-04-21 15:06:36    阅读次数:99
频繁项集?关联规则?支持度?置信度?
项集: 最基本的模式是项集,它是指若干个项的集合。频繁模式是指数据集中频繁出现的项集、序列或子结构。频繁项集是指支持度大于等于最小支持度(min_sup)的集合。其中支持度是指某个集合在所有事务中出现的频率。频繁项集的经典应用是购物篮模型。常用的频繁项集的评估标准有支持度,置信度和提升度(关联规则) ...
分类:其他好文   时间:2020-04-04 14:45:35    阅读次数:976
Apriori算法
Apriori原理说的是如果一个元素项不是频繁集,那么包含该元素项的超集也不是频繁集。 图1-1 Apriori搜索频繁项集的原理 Apriori 算法是发现频繁项集的一种方法。过程如下: 生成所有单个物品的项集列表。 接着扫描交易记录来查看哪些项集满足最小支持度要求,那些不满足最小支持度的集合会被... ...
分类:编程语言   时间:2020-03-24 23:15:44    阅读次数:94
arduino 5 短信例程
串口接收短信内容,发出去 1修改号码 2发送的是纯英文 #include<SoftwareSerial.h> #define phonenum_call "18150561160" // 最好移动卡 联通卡支持度不是很好 SoftwareSerial softSerial1(4,5);//软串口RX ...
分类:其他好文   时间:2020-01-11 22:34:02    阅读次数:131
初入webpack
为什么需要构建工具? 通过caniuse我们了解到 现代浏览器对es6特性的支持程度: 由于现代浏览器对es6特性的支持度并不能说太高,为了兼容所以需要进行 es6语法的转换,除了此,三大框架的语法特征,例如转换JSX,双括号等, 还有其他如CSS前缀补全/预处理器,JS压缩混淆,图片压缩等。 前端 ...
分类:Web程序   时间:2020-01-04 10:56:12    阅读次数:111
关联规则分析-apriori
í一、概念 1、支持度support:数据集中A、B同时出现的频率,即 P(AB) = Freq(AB) / N 2、置信度confidence:在A出现的条件下,B出现的频率,即 置信度P(A->B) = Freq(AB) / Freq(A) 3、提升度lift:left = 支持度(AB) / ...
分类:其他好文   时间:2019-12-31 18:43:22    阅读次数:92
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