关联规则 -- 简介 关联规则挖掘是一种基于规则的机器学习算法,该算法可以在大数据库中发现感兴趣的关系.它的目的是利用一些度量指标来分辨数据库中存在的强规则.也即是说关联规则挖掘是用于知识发现,而非预测,所以是属于无监督的机器学习方法.        Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集. 关联规则的一般步骤:              1.找到频繁集:              2.在频繁集中通过可信度筛选获得

查看数据menu_orders.txt文件存在多少条关联规则,并按支持度降序排序输出 #导入arules包 install.packages("arules") library ( arules ) setwd('D:\\data') Gary<- read.transactions("menu_orders.txt", format = "basket", sep=",") summary(Gary) #查看部分规则

预测结果为1到11中的1个 首先加载数据,训练数据,训练标签,预测数据,预测标签: if __name__=="__main__": importTrainContentdata() importTestContentdata() importTrainlabeldata() importTestlabeldata() traindata = [] testdata = [] trainlabel = [] testlabel = [] def importTrainContentda

  支持度(Support)的公式是:Support(A->B)=P(A U B).支持度揭示了A与B同时出现的概率.如果A与B同时出现的概率小,说明A与B的关系不大:如果A与B同时出现的非常频繁,则说明A与B总是相关的.    置信度(Confidence)的公式式:Confidence(A->B)=P(A | B).置信度揭示了A出现时,B是否也会出现或有多大概率出现.如果置信度度为100%,则A和B可以捆绑销售了.如果置信度太低,则说明A的出现与B是否出现关系不大.    示例:某销售手

一.要求 二.思路 1.购物类buy 接收 信用卡类 的信用卡可用可用余额, 返回消费金额 2.信用卡(ATM)类 接收上次操作后,信用卡可用余额,总欠款,剩余欠款,存款 其中: 1.每种交易类型不单独处理金钱,也不单独记录流水账,每种交易类型调用处理金钱的函数(传入交易类型,交易金额) 2.处理金钱的函数,调用配置文件中关于每种交易类型的加减钱和利率 返回本次操作后信用卡可用余额,总欠款,剩余欠款,存款 3.客户端 银行管理员注册登陆普通用户注册登陆发送需求:注册.登陆.交易类型.交易金额 4

转发注明出处:http://www.cnblogs.com/0zcl/p/6259128.html 一.需求 1. 用户加密认证 (完成)2. 允许同时多用户登录 (完成)3. 每个用户有自己的家目录 ,且只能访问自己的家目录(完成)4. 对用户进行磁盘配额,每个用户的可用空间不同(完成)5. 允许用户在ftp server上随意切换目录cd(完成)6. 允许用户查看当前目录下文件ls(完成)7. 允许上传put和下载get文件(完成),保证文件一致性(此需求不做)8. 文件传输过程中显示进度条

起源: 所下载视频,有音视频分离者,需要合并起来,采用python之subprocess.Popen()调用ffmpeg实现.python版本为2.7.13,而音视频文件路径,有unicode字符者,合并失败. 此问题由来已久,终于不忍受,用尽工夫寻其机现,终于寻得蛛丝蚂迹,完成其修复. 其原因为:python 2.7.x中subprocess.Popen()函数,最终调用了kernel32.dll中的CreateProcess函数Ansi版本CreateProcessA,传非Ansi参数给它会

原文链接:http://www.itnose.net/detail/6642756.html 作业:开发一个支持多用户在线的FTP程序 要求: 用户加密认证 允许同时多用户登录 每个用户有自己的家目录 ,且只能访问自己的家目录 对用户进行磁盘配额,每个用户的可用空间不同 允许用户在ftp server上随意切换目录 允许用户查看当前目录下文件 允许上传和下载文件,保证文件一致性 文件传输过程中显示进度条 附加功能:支持文件的断点续传(仅下载) 程序 1.最最重要的readme: ### 作者介绍

#!/usr/bin/env python """Simple HTTP Server With Upload. This module builds on BaseHTTPServer by implementing the standard GET and HEAD requests in a fairly straightforward manner. """ __version__ = "0.1" __all__ =

在Python中,经常会出现中文,出现中文有时候会报错,这时候很多新手在处理中文编码的时候会有点不知所措. Python主要有2.x和3.x版本两个区别,在3.x版本中,已经支持中文直接开发,而不需要额外指定编码字符类型.但2.x版本中,对中文不是直接支持的. python3中运行结果正常. Python2中运行出错: 这时需要在第一行上面加上#coding = utf-8或者# -*- coding:utf-8 -*- 后面一种编码声明是官方推荐的,虽然看上去复杂点.两种编码都是可以处理中文的

1.大最小贴近度评价法 概念: 贴近度表示两个模糊几何之间的彼此接近程度,在模糊模式识别方法中采用贴近度的大小识别待判别模糊子集的模式类别.为衡量待识别子集的类别,需要判别各个阶段与标杆模糊集合之间的相对贴近程度. 上表中第一列是优化(标杆)模糊集合(共15项因子),第二列是待判定的集合,第三列是(1)式的分子项,第四列是(1)式的分母项,贴近度=第三列数据求和/第四列数据求和=8.64/13.52=0.64 如果优化集改了,那么新的贴近度=0.52/10.64=0.05 python代码实现

在python中,imghdr模块对图像格式提供了支持 该模块主要是处理识别图像的格式 imghdr模块提供的函数如下: imghdr.what(filename, h=None) Tests the image data contained in the file named by filename, and returns a string describing the image type. If optional h is provided, t he filename is ignor

老严要爬某网购网站的商品信息,正好我最近在学python,就一起写了一个简单的爬虫程序. 需求:某网的商品信息,包括商品名,市场价和售价 工具:python2.7.8,urllib2,re #coding = utf-8 import urllib2 import re path = "aaa.txt" f = open(path, 'w+') for i in range(4980, 4991): print i # get webpage content url = "h

1. 题目描述 Problem Description Leetcode 277. Find the Celebrity Suppose you are at a party with n people (labeled from 0 to n - 1) and among them, there may exist one celebrity. The definition of a celebrity is that all the other n - 1 people know him/h

技术实现原理:获取京东的具体的商品信息,然后再使用微信发送提醒 工具:需要两个微信号,这两个微信号互为好友 如果你处于想学Python或者正在学习Python,Python的教程不少了吧,但是是最新的吗?说不定你学了可能是两年前人家就学过的内容,在这小编分享一波2020最新的Python教程.获取方式,私信小编 “ 资料 ”,即可免费获取哦! 1.收集自己想要的商品url 我们就以京东来举例,获取京东的秒杀商品信息: 首先,我们在网页上打开京东,搜索我们想要的商品,这边我就以我最近买的东西为例子

由于云盘空间有限,照片尺寸也是很大,所以写个Python程序压缩一下照片,腾出一些云盘空间 1.批量压缩照片 新建 photo_compress.py 代码如下 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 3 """脚本功能说明:使用 tinypng api,一键批量压缩指定文件(夹)所有文件""" 4 5 import os 6 import sys 7 from concurrent.futures import ThreadPo

PEP原文:https://www.python.org/dev/peps/pep-0530 PEP标题:PEP 530 -- Asynchronous Comprehensions PEP作者:Yury Selivanov 创建日期:2016-09-03 合入版本:3.6 译者:豌豆花下猫@Python猫 PEP翻译计划:https://github.com/chinesehuazhou/peps-cn 摘要 PEP-492 和 PEP-525 通过 async/await 语法,引入了对原生

学习Python的正则表达式基础为网页爬虫做好准备

使用环境:window10 + python 3.5.1 方法:在代码前端增加代码:# -*-coding:gbk-*-

CSS3的选择器提供了很多像:nth-child这样有用的选择器,并且得到浏览器支持.CSS的第四代 选择器CSS4选择器),经我们带来了更多有用的选择器. 1.否定伪类:not 否定伪类选择器其实在CSS3选择器中就出现了,只不过CSS4选择器对否定伪类选择器升级了.在CSS3中,你可以通过否定伪类选择器不去选中你不需要用到的CSS样式的元素.比如说,你想除了.intro的段落之外文本都不加粗,你就可以这样使用伪类选择器. p:not(.intro) { font-weight: normal

软件 vscode vscode原生支持markdown,但对数学公式的支持不太好,用 $$包含的数学公式不支持换行,而且在数学公式里面不能输入中文 Typora 非常简洁优美的软件,只有预览页,没有代码页,能不用操心格式是否对齐,尤其是列表.支持许多快捷操作,数学公式支持良好.支持生成带大纲的pdf. 网站 简书 一般般,不支持数学公式.不支持网页div标签,功能相当受限.但支持上传图片,有着还算不错的社区. 作业部落 功能很强大,但不支持上传图片,没有社交功能.所以只能当编辑器使用,但有的m