從無到有,陸陸續續一個數據挖掘入門系列的教程就寫了18篇博客了,這個是我沒有想到的,本來以為可能寫10篇博客就結束了,但是寫着寫着寫着寫着就寫了這么多: 數據挖掘入門系列教程(一)之親和性分析 數據挖掘入門系列教程(二)之分類問題OneR算法 數據挖掘入門系列教程 ...
數據挖掘入門系列教程 一 之親和性分析 教程系列簡介 系列地址:https: www.cnblogs.com xiaohuiduan category .html 該教程為入門教程,為博主學習數據挖掘的學習路徑步驟。教程為入門教程,從最簡單的開始。使用的編程語言為Python . . ,使用JupyterNotebook作為開發環境 使不使用JupyterNotebook都沒有關系 。 在學習本 ...
2020-03-05 12:06 0 2528 推薦指數:
從無到有,陸陸續續一個數據挖掘入門系列的教程就寫了18篇博客了,這個是我沒有想到的,本來以為可能寫10篇博客就結束了,但是寫着寫着寫着寫着就寫了這么多: 數據挖掘入門系列教程(一)之親和性分析 數據挖掘入門系列教程(二)之分類問題OneR算法 數據挖掘入門系列教程 ...
數據挖掘:半自動化地分析大型數據庫並從中找出有用模式的過程。 和機器學習或者統計分析一樣試圖從數據中尋找規則或模式,區別在於它處理大量的存儲在銀盤上的數據,也就是從數據庫中發現知識。 數據挖掘的第一步一般是創建數據集,數據集能夠描述真實世界的某一方面。數據集主要包括1.表示真實世界中物體的樣本 ...
nodeSelector 提供了一個非常簡單的方式,將 Pod 限定到包含特定標簽的節點上。親和性與反親和性(affinity / anti-affinity)特性則極大地擴展了限定的表達方式。主要的增強點在於: 表達方式更加有效(不僅僅是多個精確匹配表達式的“和”關系) 可以標識 ...
數據挖掘入門系列教程(五)之Apriori算法Python實現 加載數據集 獲得訓練集 頻繁項的生成 生成規則 獲得support 獲得confidence 獲得Lift 進行驗證 ...
目錄 數據挖掘入門系列教程(四點五)之Apriori算法 頻繁(項集)數據的評判標准 支持度(support): 置信度(confidence): 提升度(Lift): Apriori 算法 ...
參考 介紹 在上一篇博客:數據挖掘入門系列教程(八點五)之SVM介紹以及從零 ...
通常情況下,Pod分配到哪些Node是不需要管理員操心的,這個過程會由scheduler自動實現。但有時,我們需要指定一些調度的限制,例如某些應用應該跑在具有SSD存儲的節點上,有些應用應該跑在同一個節點上等等。 截止到Kubernetes 1.11版本,節點親和性的特性還是Beta階段 ...
簡介 在上一篇博客:數據挖掘入門系列教程(十點五)之DNN介紹及公式推導中,詳細的介紹了DNN,並對其進行了公式推導。本來這篇博客是准備直接介紹CNN的,但是想了一下,覺得還是使用keras構建一個DNN網絡,然后進行一定的分類操作,這樣能夠更加的直觀一點。 在這篇博客中將介紹 ...