Apriopri算法 Apriori算法在數據挖掘中應用較為廣泛，常用來挖掘屬性與結果之間的相關程度。對於這種尋找數據內部關聯關系的做法，我們稱之為：關聯分析或者關聯規則學習。而Apriori算法就是其中非常著名的算法之一。關聯分析，主要是通過算法在大規模數據集中尋找頻繁項集和關聯規則 ...

目錄： 1.關聯分析 2. Apriori 原理 3. 使用 Apriori 算法來發現頻繁集 4.從頻繁集中挖掘關聯規則 5. 總結 1.關聯分析 返回目錄 關聯分析是一種在大規模數據集中尋找有趣關系的任務。這種關系表現為兩種形式： 1.頻繁項集(frequency ...

關聯規則 -- 簡介 關聯規則挖掘是一種基於規則的機器學習算法，該算法可以在大數據庫中發現感興趣的關系。它的目的是利用一些度量指標來分辨數據庫中存在的強規則。也即是說關聯規則挖掘是用於知識發現，而非預測，所以是屬於無監督的機器學習方法。 Apriori算法是一種挖掘 ...

機器學習算法 什么是程序（Program） 計算機程序，是指為了得到某種結果而可以由計算機（等具有信息處理能力的裝置）執行的代碼化指令序列（或者可以被自動轉換成代碼化指令序列的符號化指令序列或者符號化語句序列）。 通俗講，計算機給人干活，但它不是人，甚至不如狗懂人的需要（《小羊肖恩 ...

轉載自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet 　　朴素貝葉斯： 　　有以下幾個地方需要注意： 　　1. 如果給出的特征向量長度可能不同，這是需要歸一化為通長度的 ...

是否在人類監督下進行訓練（監督，無監督和強化學習） 在機器學習中，無監督學習就是聚類，事先不知道樣本的類別，通過某種辦法，把相似的樣本放在一起歸位一類；而監督型學習就是有訓練樣本，帶有屬性標簽，也可以理解成樣本有輸入有輸出。 所有的回歸算法和分類算法都屬於監督學習。回歸和分類的算法區別在於輸出 ...

總而言之，我們可以通過問自己算法需要解決什么問題，進而發現算法的正確分類。 上面這張圖包含了一些我們還沒有討論的技術術語： 分類（Classification）：當數據被用來預測一個分類，監督學習也被稱為分類。這是一個例子當指定一張相作為“貓”或“狗”的圖片。當只有兩種選擇時，稱為 ...

1 KNN算法 1.1 KNN算法簡介 　　KNN（K-Nearest Neighbor）工作原理：存在一個樣本數據集合，也稱為訓練樣本集，並且樣本集中每個數據都存在標簽，即我們知道樣本集中每一數據與所屬分類對應的關系。輸入沒有標簽的數據后，將新數據中的每個特征與樣本集中數據對應的特征進行比較 ...