用Spark学习FP Tree算法和PrefixSpan算法

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用Spark学习FP Tree算法和PrefixSpan算法

在FP Tree算法原理总结和PrefixSpan算法原理总结中,我们对FP Tree和PrefixSpan这两种关联算法的原理做了总结,这里就从实践的角度介绍如何使用这两个算法.由于scikit-learn中没有关联算法的类库,而Spark MLlib有,本文的使用以Spark MLlib作为使用环境. 1. Spark MLlib关联算法概述在Spark MLlib中,也只实现了两种关联算法,即我们的FP Tree和PrefixSpan,而像Apriori,GSP之类的关联算法是没有的.而…

强化学习中REIINFORCE算法和AC算法在算法理论和实际代码设计中的区别

背景就不介绍了,REINFORCE算法和AC算法是强化学习中基于策略这类的基础算法,这两个算法的算法描述(伪代码)参见Sutton的reinforcement introduction(2nd). AC算法可以看做是在REINFORCE算法基础上扩展的,所以这里我们主要讨论REINFORCE算法中算法描述和实际代码设计中的一些区别,当然这也适用于AC算法: 1. 时序折扣项为什么在实际代码中不加入 REINFORCE算法中是需要对状态动作对出现在episode内的顺序进行折扣加权的,即 γt…

Prim算法和Kruskal算法的正确性证明

今天学习了Prim算法和Kruskal算法,因为书中只给出了算法的实现,而没有给出关于算法正确性的证明,所以尝试着给出了自己的证明.刚才看了一下<算法>一书中的相关章节,使用了切分定理来证明这两个算法的正确性,更加简洁.优雅并且根本.相比之下,我的证明带着许多草莽气息,于此写成博客,只当是记录自己的思考 ------------------------------------------- 说明: 本文仅提供关于两个算法的正确性的证明,不涉及对算法的过程描述和实现细节本人算法菜鸟一枚…

使用Apriori算法和FP-growth算法进行关联分析

系列文章:<机器学习实战>学习笔记最近看了<机器学习实战>中的第11章(使用Apriori算法进行关联分析)和第12章(使用FP-growth算法来高效发现频繁项集).正如章节标题所示,这两章讲了无监督机器学习方法中的关联分析问题.关联分析可以用于回答"哪些商品经常被同时购买?"之类的问题.书中举了一些关联分析的例子: 通过查看哪些商品经常在一起购买,可以帮助商店了解用户的购买行为.这种从数据海洋中抽取的知识可以用于商品定价.市场促销.存活管理等环节. 在美国…

mahout中kmeans算法和Canopy算法实现原理

本文讲一下mahout中kmeans算法和Canopy算法实现原理. 一. Kmeans是一个很经典的聚类算法,我想大家都非常熟悉.虽然算法较为简单,在实际应用中却可以有不错的效果:其算法原理也决定了其比较容易实现并行化. 学习mahout就先从简单的kmeans算法开始学起,就当抛砖引玉了. 1. 首先来简单的回顾一下KMeans算法: (1) 根据事先给定的k值建立初始划分,得到k个Cluster,比如,可以随机选择k个点作为k个Cluster的重心,又或者用其他算法得到的Cluster…

Prim算法和Kruskal算法

Prim算法和Kruskal算法都能从连通图找出最小生成树.区别在于Prim算法是以某个顶点出发挨个找,而Kruskal是先排序边,每次选出最短距离的边再找. 一.Prim(普里姆算法)算法: Prim算法实现的是找出一个有权重连通图中的最小生成树,即:具有最小权重且连接到所有结点的树.(强调的是树,树是没有回路的). Prim算法是这样来做的: 首先以一个结点作为最小生成树的初始结点,然后以迭代的方式找出与最小生成树中各结点权重最小边,并加入到最小生成树中.加入之后如果产生回路则跳过这条…

最小生成树之Kruskal算法和Prim算法

依据图的深度优先遍历和广度优先遍历,能够用最少的边连接全部的顶点,并且不会形成回路. 这样的连接全部顶点并且路径唯一的树型结构称为生成树或扩展树.实际中.希望产生的生成树的全部边的权值和最小,称之为最小生成树. 常见的最小生成树算法有Kruskal算法和Prim算法. Kruskal算法每次选取权值最小的边.然后检查是否增加后形成回路,假设形成回路则须要放弃.终于构成最小生成树.n个顶点的图最小生成树过程例如以下: 边的权值升序排序. 选取全部未遍历的边中权值最小的边,推断增加后是否形成回路,若…