数据挖掘入门系列教程（五）之Apriori算法Python实现 加载数据集 获得训练集 频繁项的生成 生成规则 获得support 获得confidence 获得Lift 进行验证 ...

数据挖掘入门系列教程（二点五）之K-近邻算法和距离度量介绍 简介 距离度量 欧式距离 曼哈顿距离 余弦距离 ...

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 ...

（三）之scikit-learn框架基本使用（以K近邻算法为例） 数据挖掘入门系列教程（二点五）之K-近 ...

深度神经网络(DNN，Deep Neural Networks)简介 首先让我们先回想起在之前博客（数据挖掘入门系列教程（七点五）之神经网络介绍）中介绍的神经网络：为了解决M-P模型中无法处理XOR等简单的非线性可分的问题时，我们提出了多层感知机，在输入层和输出层中间添加一层隐含层，这样该网络 ...

数据挖掘入门系列教程（三点五）之决策树 本来还是想像以前一样，继续学习《 Python数据挖掘入门与实践 》的第三章“决策树”，但是这本书上来就直接给我怼了一大串代码，对于决策树基本上没有什么介绍，可直接把我给弄懵逼了，主要我只听过决策树还没有认真的了解过它。 这一章节主要是对决策树做一个介绍 ...

目录 SVM介绍 线性分类 间隔 最大间隔分类器 拉格朗日乘子法（Lagrange multipliers） 拉格朗日乘子法推导 KKT ...

目录 数据挖掘入门系列教程（七点五）之神经网络介绍 简介 M-P 模型 感知机（两层神经网络） 权重学习 多层神经网络（多层感知机） 连接权学习——BP算法 防止 ...