本篇代码可在 http://download.csdn.net/detail/fansy1990/8502323下载. 前篇<HotSpot关联规则算法(1)-- 挖掘离散型数据>分析了离散型数据的HotSpot关联规则,本篇分析离散型和连续型数据的HotSpot关联规则挖掘. 1. 首先看下数据格式(txt文档): @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} @attribute temperature numeric @attribute hum…

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> void Input1(char* &str){ // /* 这种情况下想要逐个输入字符串数组,那么在每次输入一个元素后不要加空格或者按回车, 否则不可见的空格符和换行符也会被记录 */ ;i<;i++){ scanf("%c",&str[i]); } } void Input2(char* &str){ /*这种情况下就可以在输入一个元素按下空格键或者回车键…

转自关联规则算法Apriori的学习与实现 首先我们来看,什么是规则?规则形如"如果-那么-(If-Then-)",前者为条件,后者为结果.关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系.关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息.例如购物篮分析.牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%意味3%顾客同时购买牛奶和面包.置信度40%意味购买牛奶的顾客40%也购买面包.规则的支持度和置信…

说明:參考Mahout FP算法相关相关源代码. 算法project能够在FP关联规则计算置信度下载:(仅仅是单机版的实现,并没有MapReduce的代码) 使用FP关联规则算法计算置信度基于以下的思路: 1. 首先使用原始的FP树关联规则挖掘出全部的频繁项集及其支持度:这里须要注意,这里是输出全部的频繁项集,并没有把频繁项集合并,所以须要改动FP树的相关代码,在某些步骤把全部的频繁项集输出:(ps:參考Mahout的FP树单机版的实现,进行了改动,暂不确定是否已经输出了全部频繁项集) 为举例简…

转发:https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/49448051 处理离散型特征和连续型特征并存的情况,如何做归一化.参考博客进行了总结:https://www.quora.com/What-are-good-ways-to-handle-discrete-and-continuous-inputs-together总结如下:1.拿到获取的原始特征,必须对每一特征分别进行归一化,比如,特征A的取值范围是[-1000,1000],特征B的取…

前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍 马尔可夫链是一个能够用数学方法就能解释自然变化的一般规律模型,它是由著名的俄国数学家马尔科夫在1910年左右提出的…

原文:[年终分享]彩票数据预测算法(一):离散型马尔可夫链模型实现[附C#代码] 前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍[1] 马尔可夫链是一个能够用数学…

matlab系统同时提供连续和离散的控制器和对象的目的是:在降低用户使用复杂程度的同时提高仿真精度.仿真速度和应用的广泛性. 仿真步长和求解精度的概念对于理解这个问题至关重要. 首先是步长,步长和求解精度存在一对矛盾,步长的选择是仿真消耗的时间和求解精度要求的折中.计算机只能一步一步计算你的电路或者其他方程,例如你输入一个连续的信号,计算机在一个时刻仅仅会采集这个信号上的一个点,然后把这个点带入你的控制器数学方程中,求出电路方程的一个解,根据这个解得到系统的输出.因此,仿真波形其实是一个个的点聚…

from:http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2013/04/01/2993583.html 在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势,三次指数平滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测. 时间序列数据一般有以下几种特点:1.趋势(Trend)  2. 季节性(Seasonality). 趋势描述的是时间序列的整体走势…

在机器学习问题中,我们通过训练数据集学习得到的其实就是一组模型的参数,然后通过学习得到的参数确定模型的表示,最后用这个模型再去进行我们后续的预测分类等工作.在模型训练过程中,我们会对训练数据集进行抽象.抽取大量特征,这些特征中有离散型特征也有连续型特征.若此时你使用的模型是简单模型(如LR),那么通常我们会对连续型特征进行离散化操作,然后再对离散的特征,进行one-hot编码或哑变量编码.这样的操作通常会使得我们模型具有较强的非线性能力.那么这两种编码方式是如何进行的呢?它们之间是否有联系?又有…

整型和布尔型 获取对象的数据类型 1.type() 2.dir() 3.help() 4.在pycharm里面的操作 数字类型 int 创建: int() 接收数字字符串 .bit_lenght() int类型的长度 布尔类型 bool 获取对象的数据类型 1.type() 查看对象的数据类型 例子:(字符串) 1.s = "abc"2.print(type(s)) 结果: 1.<class 'str'> 2.dir() 查看对象对应类具备的所有方法 1.temp = &q…

其实java数据类型一节就可以全部写完了,为什么还需要字符型和布尔型呢,原因是这俩个都很重要: 字符型用char表示,字符分三种: 普通字符:char a = 'a',普通字符表示一个普通的字符,没有什么实际含义 转义字符:char b = '\\',转义字符表示该字符不代表当前意思,而转义为其他意思, unicode编码:char c = '\u66c9';uncode编码是一种很强大的编码,它能表示出世界上所有的语言,每种语言都有一个坐标,像围棋棋盘一样,每个格子代表一个汉字.一个字母或者一…

1.计算机组成结构:CPU.硬盘.内存.输入输出设备.主板.电源. 2.硬件之间的协作关系:是CPU运算完后给操作系统.专业术语叫指令. 3.键盘输入a之后发生的事情:键盘-CPU-操作系统-显卡-显示器 4.什么是编程语言:编程语言是用来定义计算机程序的形式语言. 5.解释型和编译型:解释型是代码一行一行解释.放到内存中由操作系统去分配执行. 编译型是写完代码整篇编译成一个文件(二进制文件),交给CPU直接执行. 肉眼能看到的全部是计算器通过显卡.显示器渲染出的画面. 6.Python安装:引…

PTA数据结构与算法题目集(中文)  7-42整型关键字的散列映射 (25 分) 7-42 整型关键字的散列映射 (25 分)   给定一系列整型关键字和素数P,用除留余数法定义的散列函数将关键字映射到长度为P的散列表中.用线性探测法解决冲突. 输入格式: 输入第一行首先给出两个正整数N(≤)和P(≥的最小素数),分别为待插入的关键字总数.以及散列表的长度.第二行给出N个整型关键字.数字间以空格分隔. 输出格式: 在一行内输出每个整型关键字在散列表中的位置.数字间以空格分隔,但行末尾不得有多余空…

前言 对于如何发现一个数据集中的频繁项集,前文讲解的经典 Apriori 算法能够做到. 然而,对于每个潜在的频繁项,它都要检索一遍数据集,这是比较低效的.在实际的大数据应用中,这么做就更不好了. 本文将介绍一种专门检索频繁项集的新算法 - FP-growth 算法. 它只会扫描数据集两次,能循序挖掘出频繁项集.因此这种算法在网页信息处理中占据着非常重要的地位. FP-growth 算法基本原理 将数据存储到一种成为 FP 树的数据结构中,这样的一棵树包含了数据集中满足最小支持度阈值的所有节点信…

前言 对于如何发现一个数据集中的频繁项集,前文讲解的经典 Apriori 算法能够做到. 然而,对于每个潜在的频繁项,它都要检索一遍数据集,这是比较低效的.在实际的大数据应用中,这么做就更不好了. 本文将介绍一种专门检索频繁项集的新算法 - FP-growth 算法.它只会扫描数据集两次,能顺序挖掘出频繁项集.因此这种算法在网页信息处理中占据着非常重要的地位. FP-growth 算法基本原理 将数据存储到一种成为 FP 树的数据结构中,这样的一棵树包含了数据集中满足最小支持度阈值的所有节点信息…

一.前言 在学习The Apriori algorithm算法时,参考了多篇博客和一篇论文,尽管这些都是很优秀的文章,但是并没有一篇文章详解了算法的整个流程,故整理多篇文章,并加入自己的一些注解,有了下面的文章.大部分应该是copy各篇博客和翻译了论文的重要知识. 关联规则的目的在于在一个数据集中找出项之间的关系,也称之为购物蓝分析 (market basket analysis).例如,购买鞋的顾客,有10%的可能也会买袜子,60%的买面包的顾客,也会买牛奶.这其中最有名的例子就是"尿布和啤酒…

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=GBK" /> <?php /* *Apriori算法(关联规则算法的实现) */ /* *项目集X支持G个数小于等于1去除 */ //-------------------------------------------------------------------- function first($train) { $new…

FP树构造 FP Growth算法利用了巧妙的数据结构,大大降低了Aproir挖掘算法的代价,他不需要不断得生成候选项目队列和不断得扫描整个数据库进行比对.为了达到这样的效果,它采用了一种简洁的数据结构,叫做frequent-pattern tree(频繁模式树).下面就详细谈谈如何构造这个树,举例是最好的方法.请看下面这个例子: 这张表描述了一张商品交易清单,abcdefg代表商品,(ordered)frequent items这一列是把商品按照降序重新进行了排列,这个排序很重要,我们操作的所…

一.简介 FPGrowth算法是关联分析算法,它采取如下分治策略:将提供频繁项集的数据库压缩到一棵频繁模式树(FP-tree),但仍保留项集关联信息.在算法中使用了一种称为频繁模式树(Frequent Pattern Tree)的数据结构.FP-tree是一种特殊的前缀树,由频繁项头表和项前缀树构成. 相关术语: 1.项与项集 这是一个集合的概念,以购物车为例,一件商品就是一项[item],若干项的集合为项集,如{特步鞋,安踏运动服}为一个二元项集. 2.关联规则 关联规则用于表示数据内隐含的关…

算法训练 连续正整数的和   时间限制:1.0s   内存限制:256.0MB 问题描述 78这个数可以表示为连续正整数的和,1+2+3,18+19+20+21,25+26+27. 输入一个正整数 n(<=10000) 输出 m 行(n有m种表示法),每行是两个正整数a,b,表示a+(a+1)+...+b=n. 对于多种表示法,a小的方案先输出. 样例输入 78 样例输出 1 1218 2125 27   示例代码: import java.util.Scanner; public class…

1.枚举根节点 在可达性分析中,可以作为GC Roots的节点有很多,但是现在很多应用仅仅方法区就有上百MB,如果逐个检查的话,效率就会变得不可接受. 而且,可达性分析必须在一个一致性的快照中进行-即整个分析期间,系统就像冻结了一样.否则如果一边分析,系统一边动态表化,得到的结果就没有准确性.这就导致了系统GC时必须停顿所有的Java执行线程. 目前主流Java虚拟机使用的都是准确式GC,所以当执行系统都停顿下来之后,并不需要一个不漏的检查完所有执行上下文和全局的引用位置,虚拟机应该有办法直接知…

Eclat算法 与fp-growth 和apriori算法不同,Eclat算法加入了倒排的思想,具体就是将事务数据中的项作为key,每个项对应的事务ID作为value. 原输入数据为 tid item 1 A,B 2 B,C 3 A,C 4 A,B,C 转换后为: item tids A 1,3,4 B 1,2,4 C 2,3,4 通过转换后的倒排表可以加快频繁集生成速度. 其算法思想是 由频繁k项集求交集,生成候选k+1项集 .对候选k+1项集做裁剪,生成频繁k+1项集,再求交集生成候选k+2…

1.枚举根节点 可达性分析中从GC Roots节点找引用,可作为GC Roots的节点主要是全局性的引用与执行上下文中,如果要逐个检查引用,必然消耗时间.另外可达性分析对执行时间的敏感还体现在GC停顿上,因为这项分析工作必须在一个能确保一致性的快照中进行——这里的“一致性”的意思是指整个分析期间整个系统执行系统看起来就行被冻结在某个时间点,不可以出现分析过程中对象引用关系还在不断变化的情况,该点不满足的话分析结果的准确性就无法得到保证.这点是导致GC进行时必须暂停所有Java执行线程的其中一个重…

问题描述 78这个数可以表示为连续正整数的和,++,+++,++. 输入一个正整数 n(<=) 输出 m 行(n有m种表示法),每行是两个正整数a,b,表示a+(a+)+...+b=n. 对于多种表示法,a小的方案先输出. 样例输入 样例输出 解题思路: 枚举i=1-n的数 以i为起点,枚举j=i-n的值,并累加j,当加j后的值大于n,跳出 输出i和j-1(j由于在循环中会多加一次),即累加该区间的值可以得到n AC代码: #include <stdio.h> int main(void…

…

目录 引言 直接寻址 散列寻址 散列函数 除法散列 乘法散列 全域散列 完全散列 碰撞处理方法 链表法 开放寻址法 线性探查 二次探查 双重散列 随机散列 再散列问题 完整源码(C++) 参考资料 内容 1.引言 如果想在一个n个元素的列表中,查询元素x是否存在于列表中,首先想到的就是从头到尾遍历一遍列表,逐个进行比较,这种方法效率是Θ(n):当然,如果列表是已经排好序的话,可以采用二分查找算法进行查找,这时效率提升到Θ(logn);  本文中,我们介绍散列表(HashTable),能使查找效率…

摘要 : NetExt中有两个比较常用的命令可以用来分析heap上面的对象. 一个是!wheap, 另外一个是!windex. !wheap 这个命令可以用于打印出heap structure信息. heap 上 object汇总后的信息. 这个命令也可以按照一些条件过滤出objects, 不过执行速度比较慢. 在这一点上, 更推荐!windex.!windex是一个非常常用的命令. 这个命令可以用来查找heap上面实现某个interface, 继承某个abstract class 或者clas…

; //机器码为0xff unsigned ; //机器码0xfe if (a <= b){ printf("a <= b\n"); } else{ printf("a > b\n"); } 上述代码输出结果: a > b 赋值用机器码写入内存 虽然我们以十进制为两个变量赋值,但是变量值在内存中是以二进制机器码的形式存在.如果十进制数是负数,它就以补码的形式存放在内存中.比如"a = -1",a的真值以二进制表示为&quo…

代码測试环境:Hadoop2.4+Mahout1.0 前面博客:mahout贝叶斯算法开发思路(拓展篇)1和mahout贝叶斯算法开发思路(拓展篇)2 分析了Mahout中贝叶斯算法针对数值型数据的处理.在前面这两篇博客中并没有关于怎样分类不带标签的原始数据的处理. 以下这篇博客就针对这种数据进行处理. 最新版(适合Hadoop2.4+mahout1.0环境)源代码以及jar包能够在这里下载Mahout贝叶斯分类不含标签数据: 下载后參考使用里面的jar包中的fz.bayes.model.Bay…