R语言实现关联规则 笔者前言:以前在网上遇到很多很好的关联规则的案例,最近看到一个更好的,于是便学习一下,写个学习笔记. 1 1 0 0 2 1 1 0 0 3 1 1 0 1 4 0 0 0 0 5 1 1 0 1 6 1 0 1 0 2.关联规则专业术语项集 ItemSet 这是一条关联规则: 括号内的Item集合称为项集.如上例,{News, Finance}是一个项集,{Sports}也是一个项集. 这个例子就是一条关联规则:基于历史记录,同时看过News和Finance版块的人很有可能…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:有一篇<有监督学习选择深度学习还是随机森林或支持向量机?>(作者Bio:SebastianRaschka)中提到,在日常机器学习工作或学习中,当我们遇到有监督学习相关问题时,不妨考虑下先用简单的假设空间(简单模型集合),例如线性模型逻辑回归.若效果不好,也即并没达到你的预期或评判效果基准时,再进行下换其他更复杂模型来实验. ----…

基于FP-Tree的关联规则FP-Growth推荐算法Java实现 package edu.test.ch8; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Item implements Comparable { private String value; private Item preItem; // 前继节点Item private List<Item> nextItem = new ArrayList&…

最近,在某社团的要求下,自学了PID算法.学完后,深切地感受到PID算法之强大.PID算法应用广泛,比如加热器.平衡车.无人机等等,是自动控制理论中比较容易理解但十分重要的算法. 下面是博主学习过程中所做的笔记,笔记后面提供了4种编程语言的仿真代码(C, C++, Python, Matlab),使实现方式更加灵活,同时增强对PID的理解.(文章较长,可点击右侧目录选择性阅读) PID算法学习笔记 参考:PID基础入门教程 一.位式控制算法 1.1 位式控制算法原理 位式控制算法,通过比较SV(…

Johnson 全源最短路径算法学习笔记 如果你希望得到带互动的极简文字体验,请点这里 我们来学习johnson Johnson 算法是一种在边加权有向图中找到所有顶点对之间最短路径的方法.它允许一些边权重为负数,但可能不存在负权重循环.它的工作原理是使用Bellman-Ford 算法来计算输入图的转换,该转换去除了所有负权重,从而允许在转换后的图上使用Dijkstra 算法.Johnson 算法是一种在边加权有向图中找到所有顶点对之间最短路径的方法.它允许一些边权重为负数,但可能不存在负权重循…

原始地址:C / C++算法学习笔记(8)-SHELL排序 基本思想 先取一个小于n的整数d1作为第一个增量(gap),把文件的全部记录分成d1个组.所有距离为dl的倍数的记录放在同一个组中.先在各组内进行直接插入排序:然后,取第二个增量d2<d1重复上述的分组和排序,直至所取的增量dt=1(dt<dt-l<:…<d2<d1),即所有记录放在同一组中进行直接插入排序为止. 该方法实质上是一种分组插入方法. 算法编码 void shellSort(int v[], int n)…

Manacher算法学习笔记 DECLARATION 引用来源:https://www.cnblogs.com/grandyang/p/4475985.html CONTENT 用途:寻找一个字符串的最长回文子串 时间复杂度:O(N) 算法步骤: 1.添加特殊字符 由于回文串的长度可奇可偶,比如"bob"是奇数形式的回文,"noon"就是偶数形式的回文,马拉车算法的第一步是预处理,做法是在每一个字符的左右都加上一个特殊字符,比如加上'#',那么 bob -->…

\(Johnson\)算法学习笔记. 在最短路的学习中,我们曾学习了三种最短路的算法,\(Bellman-Ford\)算法及其队列优化\(SPFA\)算法,\(Dijkstra\)算法.这些算法可以快速的求出单源最短路,即一个源点的最短路. 而\(Floyd\)算法,这个及其简短的算法,可以以\(O(n^3)\)的复杂度算出任意一对点之间的最短路. 我们发现,\(floyd\)算法的时间复杂度和边的数量没有多大的关系,也就是说,\(floyd\)使用的最优条件是稠密图. 那么问题来了,如果我们面…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:本文大多内容来自未出版的<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型. 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证.可与博客对着看:R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等) ----------------…

首先当然要配置r语言环境变量什么的 D:\R-3.5.1\bin\x64; D:\R-3.5.1\bin\x64\R.dll;D:\R-3.5.1;D:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\rpy2; 本来用python也可以实现关联规则,虽然没包,但是可视化挺麻烦的 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- from pandas import read_csv def loadDataSet():…

1.闵可夫斯基距离 闵可夫斯基距离可以概括曼哈顿距离与欧几里得距离.  其中r越大,单个维度差值大小会对整体产生更大的影响.这个很好理解,假设当r=2时一个正方形对角线长度,永远是r=3时正方体对角线的投影,因此r越大,单个维度差异会有更大影响.(所以这也可能是很多公司的推荐算法并不准确的原因之一)   我们在对一个新用户进行推荐时,可以计算在同等维度下其他用户的闵可夫斯基距离.这种海量数据的表格,用pandas处理十分方便   下面有一个闵可夫距离计算的实例 from math import…

原文:http://hijiangtao.github.io/2014/10/06/WeiboRecommendAlgorithm/ 基础及关联算法 作用:为微博推荐挖掘必要的基础资源.解决推荐时的通用技术问题.完成必要的数据分析.为推荐业务提供指导. 分词技术与核心词提取:是微博内容推荐的基础,用于将微博内容转化为结构化向量,包括词语切分.词语信息标注.内容核心词/实体词提取.语义依存分析等. 分类与anti-spam:用于微博内容推荐候选的分析,包含微博内容分类和营销广告/色情类微博识别:内…

这里存放的是笔者在学习算法和数据结构时相关的学习笔记,记录了笔者通过网络和书籍资料中学习到的知识点和技巧,在供自己学习和反思的同时为有需要的人提供一定的思路和帮助. 从排序开始 基本的排序算法包括冒泡排序.插入排序.选择排序和快速排序的算法原理从基础的数据结构教程中即可学习,不在本文的讨论范围之内.这里主要介绍的是在算法设计程序中可以直接利用的排序工具.C/C++ 为使用者提供了标准的快速排序算法以供使用,在实际的算法设计中,使用者可以通过简单的函数调用实现排序功能.具体而言,C 实现了 qso…

对于同余式 \[x^2 \equiv n \pmod p\] 若对于给定的\(n, P\),存在\(x\)满足上面的式子,则乘\(n\)在模\(p\)意义下是二次剩余,否则为非二次剩余 我们需要计算的是在给定范围内所有满足条件的\(x\),同时为了方便,我们只讨论\(p\)是奇质数的情况 前置定理 \(x^2 \equiv (x+p)^2 \pmod p\) 证明:\(x^2 \equiv x^2 + 2xp + p^2 \pmod p\)显然成立 对于\(x^2 \equiv n \pmod…

交换类排序:根据序列中两个元素关键字的比较结果来交换他俩在序列中的位置. 冒泡排序:假设待排序表长为n,从后往前(或从前往后)两两比较相邻元素的值,若为逆序(即A[i-1]>A[i])则交换他们,直到序列比较完.我们称它为一趟冒泡,结果将最小的元素交换到待排序序列的第一个位置.下一趟冒泡时,前一趟确定的最小元素不再参与比较,待排序列减少一个元素,每趟冒泡的结果把序列中最小元素放到了序列的最终位置,……,这样最多n-1趟冒泡就能把所有元素排好序. void BubbleSort(ElemType…

排序就是讲原本无序的序列重新排序成有序的序列.序列里可以是一个单独数据,也可以是多个数据组合的记录,按照记录里的主关键字或者次关键字进行排序. 排序的稳定性:如果排序表中有两个元素R1,R2,其对应的关键字值相等,且排序前R1在R2的前面,如果使用某一排序的算法排序后,R1仍然在R2前面,则称这个排序算法是稳定的,否则称排序算法不稳定. 直接插入排序:首先以一个元素为有序的序列,然后将后面的元素依次插入到有序序列中合适的位置直到所有元素都插入有序序列,其实现为: void InsertSort(…

选择排序:每一趟(例如第i趟)在后面n-i+1(i=1,2,3,……,n-1)个待排序元素中选取关键字最小的元素,作为有序子序列的第i个元素,直到n-1趟做完,待排序元素只剩下1个,就不用再选了. 简单选择排序:其实现为 void SelectSort(ElemType A[],int n){ ;i<n-;i++){ min=i; //min存的是当前最小元素所在下标,初值设为第i个 ;j<n;j++) //从第i个元素往后找,一直找到最后一个元素 if(A[j]<A[min]) min…

一.   什么是聚类 聚类简单的说就是要把一个文档集合根据文档的相似性把文档分成若干类,但是究竟分成多少类,这个要取决于文档集合里文档自身的性质.下面这个图就是一个简单的例子,我们可以把不同的文档聚合为3类.另外聚类是典型的无指导学习,所谓无指导学习是指不需要有人干预,无须人为文档进行标注. 二.聚类算法:from sklearn.cluster import KMeans def __init__(self, n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10,…

Berlekamp-Massey算法 很久之前就听说过这个算法,当时六校联考的时候Day1T1是一道很有意思的递推,神仙zzx不会做于是就拿BM算法艹出了递推式Orzzzzzzzzzzx 推荐一篇讲的详细的不能再详细的博客 我就不详细说了,只记一下自己感觉比较难理解的地方 设\(r(m)\)表示序列的递推式且长度为\(m\) \(f(r, i)\)表示\(\sum_{j = 1}^m r_j * a[i - j]\) \(\delta(r, i)\)表示\(a[i] - f(r, i)\) \(…

「Meissel-Lehmer 算法」是一种能在亚线性时间复杂度内求出 \(1\sim n\) 内质数个数的一种算法. 在看素数相关论文时发现了这个算法,论文链接:Here. 算法的细节来自 OI wiki,转载仅作为学习使用. 目前先 mark 一下这个算法,等有空的时候再来研究一下,算法的时间复杂度为 \(\mathcal{O}(n^{\frac23})\) ,所以 \(n\) 的范围可以扩大至 \(10^{12}\) 的级别: 代码实现 #include <bits/stdc++.h>…

一.理论准备 为了学习网络流,先水一道spfa. SPFA算法是1994年西南交通大学段凡丁提出,只要最短路径存在,SPFA算法必定能求出最小值,SPFA对Bellman-Ford算法优化的关键之处在于意识到:只有那些在前一遍松弛中改变了距离估计值的点,才可能引起他们的邻接点的距离估计值的改变.为什么队列为空就不改变了呢?就是因为要到下一点必须经过它的前一个邻接点..SPFA可以处理负权边.很多时候,给定的图存在负权边,这时类似Dijkstra等算法便没有了用武之地,而Bellman-Ford算…

一.概念引入 设A是一个确定性算法,当它的输入实例为x时所需的计算时间记为tA(x).设Xn是算法A的输入规模为n的实例的全体,则当问题的输入规模为n时,算法A所需的平均时间为.这显然不能排除存在x∈Xn使得的可能性.希望获得一个随机化算法B,使得对问题的输入规模为n的每一个实例均有.这就是舍伍德算法设计的基本思想.当s(n)与tA(n)相比可忽略时,舍伍德算法可获得很好的平均性能. 概率算法的一个特点是对同一实例多次运用同一概率算法结果可能同.舍伍德算法(O(sqrt(n)),综合了线性表和线…

<Ruby语言入门教程v1.0> 编著:张开川 邮箱:kaichuan_zhang@126.com 想要学习ruby是因为公司的自动化测试使用到了ruby语言,但是公司关于ruby只给了一个简单的ppt做讲解,可能是因为我们需要使用到的并不多吧,不过既然要用,而且反正没谈恋爱的人最多的就是时间了,就好好看看这个吧.现在学习的这个教程..说实话我也忘了是从哪儿捞来的了,不过既然ruby语言基本没什么出书的,就直接用这个吧.除了这个以外,还辅助这个网站来学习(http://www.yiibai.c…

很久以前傻乎乎地看来源奇怪的资料的时候被各种曼哈顿弄晕了. 然后现在学会的是分块方法.另新创一个分块方法. 让我们考虑这样一个区间询问问题…… 它有如下的性质: 0,n个数,Q个询问. 1,它没有修改操作,这意味着我们可以按我们喜欢的次序跟询问玩耍.实际上后面会讲到我们完全可以按任意次序玩耍. 2,如果我们知道区间询问 [L , R] 对应的值,我们可以轻易求出 [L±1 , R] 和 [L , R±1] 的值. (其实如果限制增加,比如只能求 [L+1 , R] 和 [L , R-1] 的值,…

图论中一个经典问题就是求最短路.最为基础和最为经典的算法莫过于 Dijkstra 和 Floyd 算法,一个是贪心算法,一个是动态规划.这也是算法中的两大经典代表.用一个简单图在纸上一步一步演算,也是非常好理解的.理解透自己多默写几次就可以记住,机试时基本的工作往往就是高速构造邻接矩阵了. 对于平时的练习,一个非常厉害的 ACMer  @BenLin_BLY 说:"刷水题能够加快我们编程的速度,做经典则能够让我们触类旁通,初期假设遇见非常多编不出.最好还是就写伪代码,理思路.在纸上进行总体分析和…

学习背景 最近想要学习和实现一下XGBoost算法,原因是最近对项目有些想法,准备做个回归预测.作为当下比较火的回归预测算法,准备直接套用试试效果. 一.基础知识 (1)泰勒公式 泰勒公式是一个用函数在某点的信息描述其附近取值的公式.具有局部有效性. 基本形式如下: 由以上的基本形式可知泰勒公式的迭代形式为: 以上这个迭代形式是针对二阶泰勒展开,你也可以进行更多阶的泰勒展开. (2)梯度下降法 在机器学习算法中,我们的目标是最小化损失函数L(theta), 结合泰勒展开公式,我们可以得到如下的公…

一句话题意:x0=1,xi+1=(Axi+xi%B)%C,如果x序列中存在最早的两个相同的元素,输出第二次出现的位置,若在2e7内无解则输出-1. 题解:都不到100天就AFO了才来学这floyd判圈算法. 介绍一下floyd判圈算法:该算法适用于在线性时间复杂度内判断有限自动机.迭代函数.链表中是否有环,求环的起点(即链长)和环长. 可以先这么做:首先从起点S出发,给定两个指针,一个快指针一个慢指针,然后每次快指针走1步,慢指针走2步,直到相遇为止.如果已经到达终点/达到规定步数时仍然没有相遇…

原文链接www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/Berlekamp-Massey.html 前言 BM算法用于求解常系数线性递推式. 它可以在 $O(n^2)$ 的时间复杂度内解决问题. 由于许多问题会涉及线性递推,所以 BM 算法将会有不错的应用. 问题模型 给定一个有 $n$ 个元素的数列 $a$,其中第 $i$ 个元素是 $a_i$ . 求一个 较短/最短 的数列 $b$,假设 $b$ 有 $m$ 个元素,那么要求满足 $$\forall m<i\leq n, \ \…

前言 Manacher(也叫马拉车)是一种用于在线性时间内找出字符串中最长回文子串的算法 算法 一般的查找回文串的算法是枚举中心,然后往两侧拓展,看最多拓展出多远.最坏情况下$O(n^2)$ 然而Manacher能够充分利用回文的性质 首先,回文分为奇回文(比如$aba$)和偶回文(比如$abba$),如果分开来讨论会很麻烦. 于是我们在原串的首尾以及每两个字符之间各插入一个原串中没有出现过的字符.比如$abbbac$,变成$\%a\%b\%b\%b\%a\%c\%$ 那么这样的话,上面的$ab…

关联规则.频繁项集.支持度.置信度 关联规则挖掘: 一起购买的商品 支持度(support) 支持度会随着物品增多而减小.因为是同时购买的比率. 置信度(Confidence) 频繁且强规则,有一定意义. Apriori算法 太复杂. 先寻找频繁项集(大于所设置阈值),这时剔除掉不频繁的了. 构建下一个候选项集,再次寻找频繁项集L2(图中字打错了) 优缺点 解决:数据表压缩/快速查找特性进行项集的选择/抽取部分数据代表整体…