转载自：http://m.blog.csdn.net/blog/sanqima/427464191.支持度（Support） 支持度表示项集{X,Y}在总项集里出现的概率。公式为： Support(X→Y) = P(X,Y) / P(I) = P(X∪Y) / P(I) = num(X...
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2015-06-24 18:52:08
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引文： 学习一个算法，我们最关心的并不是算法本身，而是一个算法能够干什么，能应用到什么地方。很多的时候，我们都需要从大量数据中提取出有用的信息，从大规模数据中寻找物品间的隐含关系叫做关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning)。比如在平时的购物中，那些商品一起捆绑购买销量会比较好，又比如购物商城中的那些推荐信息，都是根据用...
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2015-06-04 12:03:23
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系列文章：《机器学习》学习笔记 最近看了《机器学习实战》中的第11章（使用Apriori算法进行关联分析）和第12章（使用FP-growth算法来高效发现频繁项集）。正如章节标题所示，这两章讲了无监督机器学习方法中的关联分析问题。关联分析可以用于回答"哪些商品经常被同时购买？"之类的问题。书中举了一...
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2015-05-18 00:53:01
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数据库：
派生属性：其值可以从一个相关属性和属性集的值派生得到的属性。
多值属性：指同时由多个值表示的属性。
数据挖掘：应用一系列技术从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的信息和知识。1，决策树。2，神经网络。3，遗传算法。4，关联规则挖掘算法。
数据挖掘的分析方法分4种：关联分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析。
命名冲突：相同意义的属性，在不同的分E-R图上有不同的命名，或名称相...
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2015-05-14 23:52:39
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该算法是为了实现对一些专业文章的词汇关联分析而实现的，并不是Apriori的最佳应用，确实对词频分析的一种实践。package com.my.analysis;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public...
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2015-05-11 14:58:00
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对于线性回归式Y=wtX，y中的每个特征都与x的所有特征相关联，但无法表示y的各个特征之间的联系。 为此需要将整体表示成Y和X各自特征间的线性组合，也就是考察aTx和bTy之间的关系，用相关系数表示， 因此，问题就转化为求一组a,b使得相关系数最大，用拉格朗日求解。
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2015-05-07 08:44:27
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http://blog.csdn.net/vipzjyno1/article/details/25463457Android启动模式Flags栈Task目录(?)[+]什么是栈栈定义栈Stack栈的操作压栈弹栈 Activity中的栈TaskActivity启动模式Activity栈和Task联系I...
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2015-05-06 14:44:17
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在学习Android的过程中，Intent是我们最常用Android用于进程内或进程间通信的机制，其底层的通信是以Binder机制实现的，在物理层则是通过共享内存的方式实现的。 Intent主要用于2种情景下：（1）发起意图 （2）广播 它的属性有：ComponentName,action,d...
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2015-05-05 16:03:02
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关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这些关系可以有两种形式：频繁项集或者关联规则。频繁项集是指经常出现在一块的物品的集合，关联规则暗示两种物品之间可能存在很强的关系。一个项集的支持度被定义为数据集中包含该项集的记录所占的比例。可信度或置信度是针对一条诸如{尿布}->{葡萄酒}的关联规则...
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2015-04-21 17:28:47
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FP_growth算法是韩家炜老师在2000年提出的关联分析算法，（FP代表频繁模式）一个典型的应用时输入一个单词或者单词的一部分，搜索引擎就会自动补全查询的词项，通过查看互联网上的用词找出经常在一块出现的词对，这就需要一种高效发现频繁集的方法。它比Aprior算法要快两个数量级以上，能够更高效的发...
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编程语言 时间：
2015-03-16 12:50:19
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