summary: 关联分析是用于发现大数据集中元素间有趣关系的一个工具集，可以采用两种方式来量化这些有趣的关系。第一种方式是频繁项集，它会给出经常出现在一起的元素项；第二种方式是关联规则，每条关联规则意味着元素项之间“如果……那么”的关系。 发现元素项间不同的组合是个十分耗时的任务，不可避免需要大量 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-10-07 09:24:23
阅读次数：
158
机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。 假如你在乎精度（a ...
分类：
编程语言 时间：
2019-09-08 09:33:58
阅读次数：
219
上一篇我们讲了关联分析的几个概念，支持度，置信度，提升度。以及如何利用Apriori算法高效地根据物品的支持度找出所有物品的频繁项集。 "Python 深入浅出Apriori关联分析算法（一）" 这次呢，我们会在上次的基础上，讲讲如何分析物品的关联规则得出关联结果，以及给出用 apyori 这个库运 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-08-22 18:42:40
阅读次数：
115
Apriori算法是常用的用于挖掘出数据关联规则的算法，它用来找出数据值中频繁出现的数据集合，找出这些集合的模式有助于我们做一些决策。比如在常见的超市购物数据集，或者电商的网购数据集中，如果我们找到了频繁出现的数据集，那么对于超市，我们可以优化产品的位置摆放，对于电商，我们可以优化商品所在的仓库位置... ...
分类：
编程语言 时间：
2019-07-19 18:41:19
阅读次数：
126
在Apriori算法原理总结中，我们对Apriori算法的原理做了总结。作为一个挖掘频繁项集的算法，Apriori算法需要多次扫描数据，I/O是很大的瓶颈。为了解决这个问题，FP Tree算法（也称FP Growth算法）采用了一些技巧，无论多少数据，只需要扫描两次数据集，因此提高了算法运行的效率。... ...
分类：
编程语言 时间：
2019-07-19 18:28:21
阅读次数：
98
经典段子——“啤酒与尿布”，即很多年轻父亲在购买孩子尿布的时候，顺便为自己购买啤酒。关联分析中，最经典的算法Apriori算法在关联规则分析领域具有很大的影响力。 项集 这是一个集合的概念，每个事件即一个项，如啤酒是一个项，尿布是一个项，若干项的集合称为项集，如{尿布，啤酒}是一个二元项集。 关联规 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-07-09 12:08:34
阅读次数：
161
智能运维用到的技术 1.数据聚合/关联技术概念聚类算法AOI分类算法K近邻/贝叶斯分类器/logistic回归(LR)/支持向量机(SVM)/随机森林(RF) 2.数据异常点检测技术独立森林算法 3.故障诊断和分析策略关联规则挖掘(Apriori算法/FP-growth算法)(有)决策树算法(迭代二 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-06-19 16:43:16
阅读次数：
137
基础知识： 支持度：单个项占总项集的百分比，比如薯片的支持度=4/5*100%=80%，可乐的支持度=3/5*100%=60%。 置信度：薯片=>羽毛球的置信度=3/4*100%=75%，可乐=>羽毛球的置信度=3/3*100%=100%。 一、Apriori算法 假设minsupport=0.2， ...
分类：
编程语言 时间：
2019-04-02 16:58:39
阅读次数：
754
Apriori算法 首先，Apriori算法是关联规则挖掘中很基础也很经典的一个算法。 所以做如下补充： 关联规则：形如X→Y的蕴涵式，其中， X和Y分别称为关联规则的先导(antecedent或left-hand-side, LHS)和后继(consequent或right-hand-side, ...
分类：
编程语言 时间：
2019-03-16 11:10:17
阅读次数：
184
我们是通过算法来找到数据之间的关联规则（两个物品之间可能存在很强的相关关系）和频繁项集（经常出现在一起的物品的集合）。 我们是通过支持度和置信度来定义关联规则和频繁项集的 一个项集支持度是指在所有数据集中出现这个项集的概率，项集可能只包含一个选项，也有可能是多个选项的组合。 置信度 针对于啤酒——> ...
分类：
编程语言 时间：
2019-02-24 00:32:13
阅读次数：
326
