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Python数据分析零基础入门
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02-支持度与置信度
精致的猪猪2
2023-01-13 01:55:05
课时名称
课时知识点
02-支持度与置信度
02-支持度与置信度
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02-支持度与置信度
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EmguCV人脸识别实验
用 C# 编写的 EmguCV 模式(人脸)识别程序。
mysql
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,关联规则--
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与
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关联规则--
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与
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2018-11-25
支持
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,简单的字面理解就是
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的程
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,一般以百分比表示。生活中常见的使用场合有投票、竞选、民意调查等,比如某校高一三班进行班委竞选,该班级共有学生50名,在班长一职的竞选中,张三得到40票。那么就可以说在该班班长竞选中,张三的
支持
度
是:40/50*100%=80%。该名词还常出现在数据挖掘的关联分析中,常跟
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(或可信性)一起出现。如:某超市中有1...
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和
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(support)
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:{X, Y}同时出现的概率,例如:{尿布,啤酒}同时出现的概率 {尿布,啤酒}的
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= 800 / 10000 = 0.08 {尿布,面包}的
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= 100 / 10000 = 0.01 注意:{尿布,啤酒}的
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等于{啤酒,尿布}的
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,
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没有先后顺序之分
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(confidence)
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:购买X的人,同时购买Y的概率,例...
数据挖掘的关联分析中几个概念-
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、
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和提升
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数据挖掘中常用的评价概念 二元表示: 每一行对应一个事务,每列对应一个项,项用二元变量表示 项在事务中出现比不出现更重要,因此项是非对称的的二元变量。 项集(Itemset): 包含0个或多个项的集合,如果包含k个项,则称为k-项集。 事务的宽
度
: 事务中出现的项的个数 一般我们使用三个指标来
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量一个关联规则,这三个指标分别是:
支持
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、
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和提升
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。 Support(
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):...
Aprior算法--菜单
支持
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与
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Aprior算法–菜单
支持
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与
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刚开始学习数据挖掘,有很多不明白的地方,还希望各位大佬指点迷津。最近我们学到了挖掘建模里的关联规则,老师布置了一个题目用Apriori算法计算菜单的
支持
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与
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,从而推出各个菜品之间的关联规则。 Apriori算法实现过程、 菜单的简洁数据如下: 过程一:找最大k项频繁集 1)算法简单的扫描所有的事务,事务中的每一项都是候选1项集的集合C1的成员,计算每一...
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