系列目录 分布式共识算法 (一) 背景 分布式共识算法 (二) Paxos算法 分布式共识算法 (三) Raft算法 分布式共识算法 (四) BTF算法 一.引子 前面介绍的算法,无论是 Paxos 还是 Raft 都只能解决非拜占庭将军容错的一致性问题(CFT,Crash Fault Tolerance),不能够应对“故意的发送错误信息”问题. 本节我们分析一下,BFT(Byzantine Fault Tolerance)伪造信息的拜占庭错误.常见的有工作量证明(PoW).权益证明(PoS).…

Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集. 关于这个算法有一个非常有名的故事:"尿布和啤酒".故事是这样的:美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班后为孩子买尿布,而丈夫在买完尿布后又要顺 手买回自己爱喝的啤酒,因此啤酒和尿布在一起被购买的机会很多.这个举措使尿布和啤酒的销量双双增加,并一直为众商家所津津乐道. 关联规则应用: 1. Apriori算法应用广泛,可用于消费市场价格分析,猜测顾客的消费习惯,比如较…

一.关联规则简介 关联规则挖掘的目标是发现数据项集之间的关联关系,是数据挖据中一个重要的课题.关联规则最初是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)问题提出的.假设超市经理想更多地了解顾客的购物习惯,特别是想知道,哪些商品顾客可能会在一次购物时同时购买?为回答该问题,可以对商店的顾客购买记录进行购物篮分析.该过程通过发现顾客放入"购物篮"中的不同商品之间的关联,分析顾客的购物习惯.这种关联的发现可以帮助零售商了解哪些商品频繁地被顾客同时购买,从而帮助他们开发更好的…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48901217 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之关联规则Apriori算法的改进:基于hash的方法:PCY算法, Multistage算法, Multihash算法 Apriori算法的改进 {All these extensions to A-Priori have the goal of minimiz…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第19篇文章,我们来看经典的Apriori算法. Apriori算法号称是十大数据挖掘算法之一,在大数据时代威风无两,哪怕是没有听说过这个算法的人,对于那个著名的啤酒与尿布的故事也耳熟能详.但遗憾的是,随着时代的演进,大数据这个概念很快被机器学习.深度学习以及人工智能取代.即使是拉拢投资人的创业者也很少会讲到这个故事了,虽然时代的变迁令人唏嘘,但是这并不妨碍它是一个优秀的算法. 我们来简单回顾一下这个故事,据说在美国…

•1.关联分析概念 关联分析是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系. ​ •定义:1.事务:每一条交易称为一个事务,如上图包含5个事务.2.项:交易的每一个物品称为一个项,例如豆奶,啤酒等. 3.项集:包含零个或多个项的集合叫做项集,例如{尿布,啤酒}.4.k−项集:包含k个项的项集叫做k-项集,例如 {豆奶,橙汁}叫做2-项集.5.支持度计数:一个项集出现在几个事务当中,它的支持度计数就是几.例如{尿布, 啤酒}出现在事务002.003和005中,所以           它的支持度计…

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…

一.Apriori 算法概述Apriori 算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则的频繁项集的 算法,它是由Rakesh Agrawal 和RamakrishnanSkrikant 提出的.它使用一种称作逐层搜索的迭代方法,k- 项集用于探索(k+1)- 项集.首先,找出频繁 1- 项集的集合.该集合记作L1.L1 用于找频繁2- 项集的集合 L2,而L2 用于找L2,如此下去,直到不能找到 k- 项集.每找一个 Lk 需要一次数据库扫描.为提高频繁项集逐层产生的效率,一种称作Apriori 性…

频繁模式是频繁地出如今数据集中的模式(如项集.子序列或者子结构).比如.频繁地同一时候出如今交易数据集中的商品(如牛奶和面包)的集合是频繁项集. 一些基本概念 支持度:support(A=>B)=P(A并B) 置信度:confidence(A=>B)=P(B|A) 频繁k项集:假设项集I的支持度满足提前定义的最小支持度阈值.则称I为频繁项集,包括k个项的项集称为k项集. 算法思想 Apriori算法是Agrawal和R. Srikant于1994年提出.为布尔关联规则挖掘频繁项集的原创性算法.…

导读: 随着大数据概念的火热,啤酒与尿布的故事广为人知.我们如何发现买啤酒的人往往也会买尿布这一规律?数据挖掘中的用于挖掘频繁项集和关联规则的Apriori算法可以告诉我们.本文首先对Apriori算法进行简介,而后进一步介绍相关的基本概念,之后详细的介绍Apriori算法的具体策略和步骤,最后给出Python实现代码. 1.Apriori算法简介 Apriori算法是经典的挖掘频繁项集和关联规则的数据挖掘算法.A priori在拉丁语中指"来自以前".当定义问题时,通常会使用先验知识…