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
数据分析与挖掘 学习&实战记录 从大量数据(包括文本)中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程，就是 数据挖掘 。 数据挖掘基础 数据挖掘基本任务 数据挖掘的基本任务包括利用分类预测、聚类分析、关联规则 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-12-18 09:24:38
阅读次数：
110
本文整理了60个机器学习算法应用场景实例，含分类算法应用场景20个、回归算法应用场景20个、聚类算法应用场景10个以及关联规则应用场景10个。包含了天池、DataCastle、DataFountain中所有竞赛场景。 目录 1 分类算法应用场景实例 1.1 O2O优惠券使用预测 1.2 市民出行选乘 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-11-30 09:25:43
阅读次数：
126
前言： 关联规则是数据挖掘中最活跃的研究方法之一， 是指搜索业务系统中的所有细节或事务，找出所有能把一 组事件或数据项与另一组事件或数据项联系起来的规则，以获 得存在于数据库中的不为人知的或不能确定的信息，它侧重于确 定数据中不同领域之间的联系，也是在无指导学习系统中挖掘本地模式的最普通形式。 一般 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-11-19 16:56:32
阅读次数：
346
挖掘建模 经过数据探索于数据预处理,得到了可以直接建模的数据..根据挖掘目标和数据形式可以建立分类与预测,聚类分析,关联规则,时序模式和偏差检测等模型.帮助企业提取数据汇总蕴含得商业价值,提高企业得竞争力. 分类和预测问题得两种主要类型,分类主要是预测分类标号(离散属性),而预测主要是建立连续值函数 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-10-28 20:44:19
阅读次数：
142
数据科学Apriori算法是一种数据挖掘技术，用于挖掘频繁项集和相关的关联规则。本模块重点介绍什么是关联规则挖掘和Apriori算法，以及Apriori算法的用法。此外，在小型企业场景中，我们将借助Python编程语言构建一个Apriori模型。 什么是关联规则挖掘？ 如前所述，Apriori算法用 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-10-21 16:11:56
阅读次数：
267
在上一篇<构建一个机器学习的技能体系>中,我提到了这个工程的初衷,就是将对机器学习扣理论的过程转化为原理-->直觉-->应用的过程,直觉是源于对原理正确的理解,然后用自己的话总结而来,应用可大可小,为了学习方便,我四处收集来一些项目加入到自己学习资料中,当前,这些项目都来源于网课,这些实例保证能在自 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-10-21 09:26:43
阅读次数：
94
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
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
