一、概念 关联(Association) 关联就是把两个或两个以上在意义上有密切联系的项组合在一起。 关联规则(AR,Assocaition Rules) 用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。(购物篮分析) 协同过滤(CF,Collaborative Filtering ...
一 boston房价预测 运行结果: 运行结果: . 比较线性模型与非线性模型的性能,并说明原因。 线性回归模型和非线性回归模型的区别是: 线性就是每个变量的指数都是 ,而非线性就是至少有一个变量的指数不是 。 通过指数来进行判断即可。 线性回归模型:是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。其表达形式为y w x e,e为误差服从均值 ...
2018-12-20 15:28 0 927 推荐指数:
一、概念 关联(Association) 关联就是把两个或两个以上在意义上有密切联系的项组合在一起。 关联规则(AR,Assocaition Rules) 用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。(购物篮分析) 协同过滤(CF,Collaborative Filtering ...
数据离散化 数据离散化的一种常用方法是依据数据的相关性程度进行离散化,最常见的算法就是ChiMerge算法 定义 chimerge是基于chi-squre的,监督的,自底向上(合并的)一种数据离散化方法。 卡方检验 ...
数据挖掘算法总结 1.分类算法 所谓分类,简单来说,就是根据文本的特征或属性,划分到已有的类别中。常用的分类算法包括:决策树分类法,朴素的贝叶斯分类算法(native Bayesian classifier)、基于支持向量机(SVM)的分类器,神经网络法,k-最近邻法(k-nearest ...
Apriori算法 首先,Apriori算法是关联规则挖掘中很基础也很经典的一个算法。 转载来自:链接:https://www.jianshu.com/p/26d61b83492e 所以做如下补充: 关联规则:形如X→Y的蕴涵式,其中, X和Y分别称为关联规则的先导(antecedent ...
说明奥:菜鸟的自我学习,可能有错。 Close算法原理: 一个频繁闭合项目集的所有闭合子集一定是频繁的,一个非频繁闭合项目集的所有闭合超集一定是非频繁的。 close算法是对Apriori算法的改进 具体步骤为: 1.先找到候选1项目集FCC1 并得到其支持度和闭合 2.之后 ...
一、数据挖掘定义 1.技术上的定义及含义 数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不全然的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中。提取隐含在当中的、人们事先不知道的、但又是潜在实用的信息和知识的过程。 这个定义包含好几层含义:数据源必须是真实的、大量的、含噪声的;发现的是用户感兴趣 ...
分类算法分类是在一群已经知道类别标号的样本中,训练一种分类器,让其能够对某种未知的样本进行分类。分类算法属于一种有监督的学习。分类算法的分类过程就是建立一种分类模型来描述预定的数据集或概念集,通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。分类的目的就是使用分类对新的数据集进行划分,其主要涉及分类规则 ...
1、K-近邻算法(Knn) 其原理为在一个样本空间中,有一些已知分类的样本,当出现一个未知分类的样本,则根据距离这个未知样本最近的k个样本来决定。 举例:爱情电影和动作电影,它们中都存在吻戏和动作,出现一个未知分类的电影,将根据以吻戏数量和动作数量建立的坐标系中距离未知分类所在点的最近的k ...