转自关联规则算法Apriori的学习与实现 首先我们来看,什么是规则?规则形如"如果-那么-(If-Then-)",前者为条件,后者为结果.关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系.关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息.例如购物篮分析.牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%意味3%顾客同时购买牛奶和面包.置信度40%意味购买牛奶的顾客40%也购买面包.规则的支持度和置信

和为s的两个数字 代码(C) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 题目: 输入一个递增排序的数组和一个数字s, 在数组中查找两个数, 使得它们的和正好是s. 假设有多对数字的和等于s, 输出随意一对就可以. 排序数组, 则能够从两端(即最大值, 最小值)開始进行查找, 当和大于时, 则降低前端, 当和小于时, 则递增尾端. 时间复杂度O(n). 代码: /* * main.cpp * * Created on: 2014.6.12 * Author

改章节笔者在深圳喝咖啡的时候突然想到的...之前就有想写几篇关于算法代码的文章,所以回家到以后就奋笔疾书的写出来发表了 前一段时间介绍了Kmeans聚类,而KNN这个算法刚好是聚类以后经常使用的匹配技巧.我们都知道python中有Numby和Scipy这两个库,还有前段时间写的matplot库,绘图用的,大家可以参考下,实际这个算法是看懂之前的一些算法的实现. 上面我就简单介绍下这个算法实现,首先我们先肯定一个事前准备好的矩阵,这个多是事前聚类出来的或者通过专家估计出来的值. 为了这个分类矩阵和

一.关联规则简介 关联规则挖掘的目标是发现数据项集之间的关联关系,是数据挖据中一个重要的课题.关联规则最初是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)问题提出的.假设超市经理想更多地了解顾客的购物习惯,特别是想知道,哪些商品顾客可能会在一次购物时同时购买?为回答该问题,可以对商店的顾客购买记录进行购物篮分析.该过程通过发现顾客放入"购物篮"中的不同商品之间的关联,分析顾客的购物习惯.这种关联的发现可以帮助零售商了解哪些商品频繁地被顾客同时购买,从而帮助他们开发更好的

程序说明 V0.0 2015/1/24 LDPC译码算法代码概述   概述   本文介绍了包括LDPC_Simulation.m, ldpcdecoderbp1.m,ldpcdecoderminsum.m, ldpcdecoderbp2.m,ldpcdecoderminsum2.m在内的MATLAB代码的编写思路,基本原理和功能,具体代码可见文后.本文暂不涉及LDPC校验矩阵的构造和编码程序,此部分由他人提供. 修订历史 以下表格展示了本文档的修订过程 日期 版本号 修订内容 2015/02/0

一,什么是TicTacToe(井字棋) 本游戏为在下用lufylegend开发的第二款小游戏.此游戏是大家想必大家小时候都玩过,因为玩它很简单,只需要一张草稿纸和一只笔就能开始游戏,所以广受儿童欢迎.可能我说了半天,对它名字不熟悉的朋友也不懂我在说神马.那没关系,我就引用Wiki(维基百科)的介绍作为大家对它名字的认识,顺便也勾起我们儿时的回忆: 井字棋,大陆.台湾又称为井字游戏.圈圈叉叉:另外也有打井游戏.OX棋的称呼,香港多称井字过三关.过三关,是种纸笔游戏.两个玩家,一个打圈(O),一个打

阅读须知 本博客涉及到的资源: 正样本:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7326197 负样本:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7326205 训练和检测工具:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7414793 分类器xml文件:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7

最小生成树 通俗解释:一个连通图,可将这个连通图删减任意条边,仍然保持连通图的状态并且所有边权值加起来的总和使其达到最小.这就是最小生成树 可以参考下图,便于理解 原来的图: 最小生成树(蓝色线): 最小生成树主要有prim和kruskal两种算法 其中prim可以用优先队列实现,kruskal使用并查集来实现 两种算法针对于不同的数据规模有不同的效率,根据不同的题目可以选择相应的算法. 经典最小生成树算法应用的案例如HDU-1863这个问题 概述: 省政府"畅通工程"的目标是使全省任

参考网址:图文详解两种算法:深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS) - 51CTO.COM 深度优先遍历(Depth First Search, 简称 DFS) 与广度优先遍历(Breath First Search)是图论中两种非常重要的算法,生产上广泛用于拓扑排序,寻路(走迷宫),搜索引擎,爬虫等,也频繁出现在 leetcode,高频面试题中. 本文将会从以下几个方面来讲述深度优先遍历,广度优先遍历,相信大家看了肯定会有收获. 深度优先遍历,广度优先遍历简介 习题演练 DFS,BFS

LaTeX 写作: 算法代码排版 --latex2e范例总结 latex2e 宏包的使用范例: \usepackage[ruled]{algorithm2e}                                     %算法排版样式1 \usepackage[ruled,vlined]{algorithm2e}                          %算法排版样式2 \usepackage[linesnumbered,boxed]{algorithm2e}       

以下是本人根据上一篇博客随笔http://www.cnblogs.com/jiayouwyhit/p/3251832.html,所写的KMP算法代码(暂未优化),个人认为在基于上一篇博客的基础上,代码的思路是相对很清晰的.以后的KMP算法求解建议依照此版本进行代码构思.再次强调下本版本的next数组: 例如: // T = a b c a b c a b c d //下标: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 //next: -1 0 0 0 1 2 3 4 5 6该版本的next数组的一个

前言: 众所周知,关联规则挖掘是数据挖掘中重要的一部分,如著名的啤酒和尿布的问题.今天要学习的是经典的关联规则挖掘算法--Apriori算法 一.算法的基本原理 由k项频繁集去导出k+1项频繁集. 二.算法流程 1.扫描事务数据库,找出1项集,并根据最小支持度计数,剪枝得出频繁1项集.k=1. 2.由频繁k项集进行连接步操作,形成候选的k+1项集,并扫描数据库,得出每一项的支持度计数,并根据最小支持度计数,剪枝得到频繁k+1项集. 迭代的进行第2步直到频繁k项集是空的. 3.由频繁项集构造关联规

经常使用的MD5算法代码日期: 2014年8月4日作者: 铁锚 MD5,全称为 Message Digest Algorithm 5(消息摘要算法第五版).详情请參考 维基百科:MD5  MD5加密后是一个字节数组, 但我们通常是取其十六进制的字符串表示法,当然,十六进制数字符串是区分大写和小写,在 mysql数据库,Java,和JavaScript语言中,通常是使用小写的字符串来表示, 而在 Oracle数据库官方提供的包中,返回的是大写字符串,这算是一个坑,假设你想要运行多次 md5,可能须

算法推导过程参见[dijkstra算法推导详解] 此文为[dijkstra算法代码实现] https://www.cnblogs.com/Halburt/p/10767389.html package a; import java.util.Arrays; /** * ┏┓ ┏┓+ + * ┏┛┻━━━┛┻┓ + + * ┃ ┃ * ┃ ━ ┃ ++ + + + * ████━████ ┃+ * ┃ ┃ + * ┃ ┻ ┃ * ┃ ┃ + + * ┗━┓ ┏━┛ * ┃ ┃ * ┃ ┃ + +

两段 javaScript 代码的逻辑比较: #1 if(tagName.length < 3){    $(this).parent().addClass('active');    tagName.push($(this).text());    tagId.push($(this).attr('label-id')); } else {    Hnb.ui.showError("最多只能选择三个标签");} #2 if(tagName.length > 3){    

高速排序算法 代码(C) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 经典的高速排序算法, 作为一个编程者, 不论什么时候都要完整的手写. 代码: /* * main.cpp * * Created on: 2014.6.12 * Author: Spike */ /*eclipse cdt, gcc 4.8.1*/ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int RandomInRange(int mi

目录 AdaBoost算法代码(鸢尾花分类) 一.导入模块 二.导入数据 三.构造决策边界 四.训练模型 4.1 训练模型(n_e=10, l_r=0.8) 4.2 可视化 4.3 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.8) 4.4 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.5) 4.5 训练模型(n_estimators=600, learning_rate=0.7) 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有pyth

大家在使用Notepad++的时候,需要对编辑的两个文件进行比较,找出两个文件代码的区别,快速进行编辑修改,那么Notepad++如何对比文件,下面小编就给大家带来Notepad++对比两个文件代码方法. Notepad++官方中文免费版:http://www.cr173.com/soft/67200.html 下载地址 https://sourceforge.net/projects/npp-compare/ 1.要进行对比两个的话,就需要现在Notepad++中安装一个插件,点击菜单中的“插

工具类:  package com.ihrm.common.utils; import java.lang.management.ManagementFactory; import java.net.InetAddress; import java.net.NetworkInterface; //雪花算法代码实现 public class IdWorker { // 时间起始标记点,作为基准,一般取系统的最近时间(一旦确定不能变动) private final static long twepo

前言 上篇文章,我们了解了GC 的相关概念,这篇文章我们通过两个算法来了解如何去确定堆中的对象实例哪些是我们需要去回收的垃圾对象. 引用计数算法 引用计数法的原理很简单,就是在对象中维护一个计数器,当有一个对象引用它的时候,该计数器的值就会加一,当这个引用失效的时候,计数器的值就会减少一,当计数器的值为零的时候,就意味着这个对象是一个垃圾对象,需要被 GC 回收,这个算法是一个比较高效的算法,但是会存在一种对象循环引用导致内存泄露的问题,什么是循环引用呢? 就像这样,对象 A 和对象 B 之间存

题目来自:https://www.luogu.com.cn/problem/P1271 题目描述 学校正在选举学生会成员,有 n(n\le 999)n(n≤999) 名候选人,每名候选人编号分别从 1 到 nn,现在收集到了 m(m<=2000000)m(m<=2000000) 张选票,每张选票都写了一个候选人编号.现在想把这些堆积如山的选票按照投票数字从小到大排序.输入 nn 和 mm 以及 mm 个选票上的数字,求出排序后的选票编号. 输入格式 无 输出格式 无 输入输出样例 输入 #1