摘要:
关联规则的强度可以用support度和confidence(置信)度来度量 关联规则发现 给定事务的集合T,关联规则发现是指找出支持度大于等于minsup并且置信度大于等于minconf的所有规则,其中minsup和minconf是对应的支持度和置信度阈值。 关联规则挖据 频繁项集产生:其目标是发现
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posted @ 2018-09-18 16:51
一天不进步,就是退步
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摘要:
1.分类的基本概念 分类任务就是通过学习得到一个目标函数f,把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y 目标函数也称为分类模型。 2. 解决分类问题的一般方法: 决策树分类法 基于规则的分类法 神经网络 支持向量机 朴素贝叶斯分类法 3.决策树归纳 通常采用贪心策略,在选择划分数据的属性时,采用一系
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posted @ 2018-09-18 10:44
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摘要:
https://www.cnblogs.com/timxgb/p/7789948.html 今天大香看到一张图,关于人工智能的前世今生、内涵意义,可以说是大香见过最清楚全面的一张图了。人工智能是未来一大热点,连腾讯、阿里、百度这些科技公司都各自成立了人工智能实验室,如果你也看好这一趋势,不妨把这张图
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posted @ 2018-09-17 18:03
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摘要:
1.频率和众数 frequency(vi)=具有属性值vi的对象数/m 分类属性的众数mode是具有最高频率的值。 2.百分位数 3.位置度量:均值和中位数 4.散布度量:极差和方差 绝对平均偏差 AAD:absolute average deviation 中位数绝对偏差MAD:median ab
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posted @ 2018-09-17 16:41
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摘要:
数据预处理: 1.聚集:将两个或者多个对象合并成单个对象。 2.抽样:一种选择数据对象子集进行分析的常用方法。抽象方法:简单随机抽样 和渐进抽样 3.维度约:我觉得翻译的不好,英文明细是降维。降维技术:1.PCA(Principal components Analysis)是一种用于连续属性的线性代
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posted @ 2018-09-17 16:12
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摘要:
https://blog.csdn.net/eastmount/article/details/52201984 两年前,我本科毕业写了这样一篇文章:《 回忆自己的大学四年得与失 》,感慨了自己在北理软院四年的所得所失;两年后,我离开了帝都,回到了贵州家乡,准备开启一段新的教师生涯,在此也写一篇文章
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posted @ 2018-09-14 15:30
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http://www.infoq.com/cn/articles/RDF-based-knowledge-graph-management?utm_source=articles_about_knowledge-map&utm_medium=link&utm_campaign=knowledge-m
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posted @ 2018-09-14 11:11
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摘要:
https://engineering.linkedin.com/blog/2016/10/building-the-linkedin-knowledge-graph Authors: Qi He, Bee-Chung Chen, Deepak Agarwal A shorter version o
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posted @ 2018-09-14 11:05
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摘要:
http://www.infoq.com/cn/articles/Application-of-Knowledge-Graph 知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来,它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后
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posted @ 2018-09-14 11:03
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摘要:
https://xueqiu.com/9217191040/111176892 一、大数据简介 大数据起源于互联网,在 2003 年左右由 Google 发布 GFS 和 MapReduce 论文为节点拉开了新技术应用的序幕,介绍了一种利用普通 PC 服务器构建大规模分布式系统,来解决海量数据的存储
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posted @ 2018-09-14 10:42
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