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本文数据集来自阿里天池：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/information 主要参考了Datawhale的整个操作流程：https://tianchi.aliyun.com/notebook/95460 小编也是第一次接触数据挖掘，所以先跟着Datawhale写的教程操作了一遍，不懂的地方加了一点点自己的理解，感谢Datawhale！ 了解
项目链接合集（必看） 项目专栏合集https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc 必看 A.机器学习系列入门系列[一]:基于鸢尾花的逻辑回归分类预测： 逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有\\\"回归\\\"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领
数据挖掘技术背景 大数据如何改变我们的生活 1.数据爆炸但知识贫乏 人们积累的数据越来越多。但是，目前这些数据还仅仅应用在数据的录入、查询、统计等功能，无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，导致了“数据爆炸但知识
⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 🐴作者： 秋无之地 🐴简介：CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作，主要擅长领域有：爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。 🐴欢迎小伙伴们 点赞👍🏻、收藏
目录 一、导入数据 二、数据查看 可视化缺失值占比 绘制所有变量的柱形图，查看数据 查看各特征与目标变量price的相关性 三、数据处理 处理异常值 查看seller,offerType的取值 查看特征 notRepairedDamage 异常值截断 填充缺失值 删除取值无变化的特征 查看目标变量p
一、准备数据 1.查看数据 二、数据探索性分析 1.数据描述型分析 2.各特征值与结果的关系 a)研究各个特征值本身类别 b)研究怀孕次数特征值与结果的关系 c)其他特征值 3.研究各特征互相的关系 三、数据预处理 1.去掉唯一属性 2.处理缺失值 a)标记缺失值 b)删除缺失值行数 c
目录 1.Apriori算法 Apriori性质 伪代码 apriori算法 apriori-gen(Lk-1)【候选集产生】 has_infrequent_subset(c,Lx-1)【判断候选集元素】 例题 求频繁项集： 对于频繁项集L={B,C,E}，可以得到哪些关联规则： 2.FP-growth算法 FP-tree构造算法【自顶向下建树】 insert_tree([plP],T) 利用FP-tree挖掘频繁项集
数据挖掘（Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（Knowledge-Discovery in Databases，KDD）中的一个步骤。 数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程。 数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、
序列(sequence)模式挖掘也称为序列分析。 序列模式发现（Sequential Patterns Discovery）是由R．Agrawal于1995年首先提出的。 序列模式寻找的是事件之间在顺序上的相关性。 例如，“凡是买了喷墨打印机的顾客中，80%的人在三个月之后又买了墨盒”，就是一个序列关联规则。对于保险
进一步理解关联规则算法（Apriori算法、FP-tree算法），利用weka实现数据集的挖掘处理，学会调整模型参数，读懂挖掘规则，解释规则的含义 （1）随机选取数据集为对象，完成以下内容：（用两种方法：Apriori算法、FP-tree算法） 文件导入与编辑； 参数设置说明； 结果截图；
