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关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。 这些关系可以有两种形式: 频繁项集（frequent item sets）: 经常出现在一块的物品的集合。 关联规则（associational rules）: 暗示两种物品之间可能存在很强的关系。 关联分析（关联规则学习): 从大规模数据集中寻找物品间的
目录 【海量数据挖掘/数据分析】 之 关联规则挖掘 Apriori 算法 （数据集、事务、频繁项集、关联规则、支持度、置信度） 一、 关联规则挖掘简介 二、 数据集 与 事务 ( Transaction ) 概念 三、项 ( Item ) 概念 四、项集 ( Item Set ) 概念 五、频繁项集 六、数据集、事物、项、项集
在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据
【问题引入】 在许多领域的研究与应用中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在多数情况下，许多变量之间可
本文主要讲解主成分分析析法（PCA）的python实现，后续会跟进实例分析 主成分分析PCA是一种应用广泛的和降维方法，对其实现做以下归纳 导入包 定义计算协方差矩阵函数 X为输入的数据，m为样本数据的条数，也就是X的行数。 对X进行标准化，方法为：减去均值除以方差，这
笔者最近在学习的过程需要使用一些数据分析和处理的方法，而PCA就是其中常用的一种手段。但在自学的过程中，由于笔者水平有限，对一些博客中的公式不是能很好理解（数学不好的辛酸Ծ‸Ծ），导致总是对整个方法的原理没有一个透彻的理解。后来在视频用
独立成分分析（ICA）最初由Aapo Hyvärinen等人于1980年代提出，其起源可以追溯到对神经科学和信号处理领域的研究需求。ICA的提出主要是为了解决混合信号中盲源分离、非高斯性信号处理和自适应性估计等问题，为实际应用提供了一种有效的信号处理方法。随着研究的深入和应
目录 【海量数据挖掘/数据分析】 之 贝叶斯分类算法（朴素贝叶斯分类、贝叶斯分类计算流程、拉普拉斯修正、贝叶斯分类实例计算） 一、 贝叶斯分类器 1 . 贝叶斯分类器 : 2 . 贝叶斯分类器的类型 : 3 . 正向概率 与 逆向概率 : 4 . 贝叶斯公式 : 有两个事件 , 事件 A , 和事件
机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编
参考链接：https://www.bilibili.com/video/BV1E5411E71z 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。 在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增
