摘要:
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 该算法的基本思想 是:首先找出所有的频集,这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度
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posted @ 2018-09-21 11:03
一天不进步,就是退步
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摘要:
http://www.sohu.com/a/192557627_99934777 摘要: 这篇是PPT的下半部分,更加偏重于实战中关键技术的难点剖析。 行业知识图谱关键技术 上篇我们讲行业知识图谱生命周期划分为6个阶段,分为知识建模,知识获取,知识融合,知识存储,知识计算和知识应用。接下来我们详细描
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posted @ 2018-09-20 18:12
一天不进步,就是退步
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摘要:
https://blog.csdn.net/xgjianstart/article/details/77801616 本次Tutorial主要包括以下三方面内容: 行业知识图谱概述,包括行业图谱简介,行业知识图谱的应用及挑战,以及行业知识图谱生命周期管理。 行业知识图谱关键技术,包括行业知识图谱生命
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posted @ 2018-09-20 18:06
一天不进步,就是退步
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posted @ 2018-09-20 10:35
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摘要:
http://developer.51cto.com/art/201310/413150.htm 在本章中你将学到: 推荐系统是如何工作的? 社会化过滤是如何工作的? 如何计算物品之间的相似度? 曼哈顿距离,欧式距离和闵科夫斯基距离 皮尔森相关度 余弦相似度 实现Python版本的KNN算法 附加的
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posted @ 2018-09-19 15:06
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摘要:
https://blog.csdn.net/trigl/article/details/68944434 公司之前的数据都是直接传到Hdfs上进行操作,没有一个数据仓库,趁着最近空出几台服务器,搭了个简陋的数据仓库,这里记录一下数据仓库的一些知识。涉及的主要内容有: 1. 什么是数据仓库 1.1 数
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posted @ 2018-09-18 17:52
一天不进步,就是退步
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摘要:
1.基于规则的分类器 2.最近邻分类器 3.贝叶斯分类器 4.人工神经网络 5.支持向量机 6.组合方法 7.不平衡类问题 8.多类问题
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posted @ 2018-09-18 17:51
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摘要:
处理联系属性: 基于离散化的方法 基于统计学的方法 非离散化方法 处理概念分层 定义在一个特定领域的各种实体或者概念的多层组织。概念分层可以用有向无环图DAG来标示。 序列模式 可选计数方案 COBJ CWIN CMINWIN CDIST_O CDIST 子图模式
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posted @ 2018-09-18 17:14
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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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