机器学习算法——关联规则
一、概述 关联规则是发现事物之间的关系的分析过程，关联规则最初提出的动机是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)问题提出的。假设分店经理想更多的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，可以对商店的顾客事物零售数量进行 ...
原文：机器学习：基于关联规则的多标签分类器
什么是多标签分类 之前我们提到的分类问题主要是单标签分类问题，即每个实例只属于一个类别，又叫二分类问题 即使是多标签分类也是采用了二分类方法 多标签就是每个实例，可能同时属于多个类别，较复杂些。 什么是多标签分类 之前我们提到的分类问题主要是单标签分类问题，即每个实例只属于一个类别，又叫二分类问题 即使是多标签分类也是采用了二分类方法 多标签就是每个实例，可能同时属于多个类别，较复杂些。 几个重 ...
2016-03-31 20:48 3 2799 推荐指数：
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机器学习笔记之关联规则 一、关联规则概述 1.1 关联规则 关联规则（Association Rules）反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。 关联规则可以看作是一种IF-THEN关系。假设 ...
机器学习笔记——关联规则
声明： 机器学习系列主要记录自己学习机器学习算法过程中的一些参考和总结，其中有部分内容是借鉴参考书籍和参考博客的。 目录： 什么是关联规则 关联规则中的必须知道的概念 关联规则的实现过程 关联规则的核心点——如何生成频繁项集（Apriori算法） 关联规则的核心点 ...
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一、前述 关联规则的目的在于在一个数据集中找出项之间的关系，也称之为购物蓝分析 (market basket analysis)。例如，购买鞋的顾客，有10%的可能也会买袜子，60%的买面包的顾客，也会买牛奶。这其中最有名的例子就是"尿布和啤酒"的故事了。 二、相关概念 交易集：包含所有 ...
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最近邻分类器 消极学习方法 一般的分类器，比如决策树和支撑向量机，只要有训练数据可用，它们就开始学习从输入属性到类标号的映射模型，这类学习策略被称为积极学习方法。与之相对的是消极学习算法，它的策略是推迟对训练数据的建模，在需要分类测试样例时再进行。消极学习的一个例子是Rote分类器，它记住整个 ...
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