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    关联分析

    这种用于发现隐藏在大型数据集中的有意义联系的分析方法即是关联分析association analysis,所发现的规则可以用关联规则association rule或频繁项集的形式表示: ? 5.关联规则:支持度与置信度 关联规则association rule指的是形如 ? 的蕴涵表达式,其中 ? 。 6.关联规则发现 给定事务的集合 ? ,关联规则发现指的是找出支持度大于等于minsup并且置信度大于等于minconf的所有规则。 挖掘关联规则的原始做法是:计算每个可能规则的支持度和置信度。 一种可靠的提高关联规则算法性能的方法将关联规则挖掘任务拆分为如下的两个子任务: 频繁项集产生:发现满足最小支持度阈值的所有项集,这些项集被称为频繁项集frequent itemset 规则的产生:目标是从上一步中发现的频繁项集中提取所有高置信度的规则 个关联规则。关联规则可以这样提取:将项集 ? 划分为两个非空的子集 ? 和 ? ,使得 ? 满足置信度阈值即可。 如果规则 ? 不满足置信度阈值,则形如 ? 的规则也一定不满足置信度阈值,其中 ?

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    关联容器

    除了顺序容器外,c++中还有关联容器。与顺序容器不同的是,关联容器中元素是按照关键字来保存和访问的。与之相对的顺序容器是按它们在容器中的位置来顺序的保存和访问的。 关联容器支持高效的查找和访问。 两个主要的关联容器类型是map和set。 原因是关联容器是按照关键字存储的,这些操作对关联容器没有意义 对于map、multimap、set、multiset 关键字类型必须定义元素的比较方法。 关联容器的操作 关联容器定义了额外的类型别名 key_type: 此容器类型的关键字类型 mapped_type: 每个关键字关联的类型:只适用与map value_type: 对于set,与key_value 关键字是const这一特性意味着不能将关联容器传递给修改或者重排容器元素的算法。关联容器可以使用只读取元素的算法。但是很多这类算法都要搜索序列。

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    TP6.0 一对一模型关联 belongsTo 相对关联(反向关联

    创建数据表 ---- 一对一反向关联使用率很高 附表关联主表称为反向关联,又称为相对关联(tp官方手册这样叫) -- 分类表 CREATE TABLE `category` ( `id` int(10 文章模型定义一对一相对关联方法 ---- public function category() { /** * belongsTo('关联模型', '当前模型外键', '关联模型主键'); * * 第一个参数 * app\model\Category 关联的模型类名(分类表模型) * * 第二个参数 * category_id 外键字段,默认的外键名规则是关联模型名+_id(文章表外键字段) * * 第三个参数 * id 关联模型主键,默认是关联模型的 $pk 值(分类表主键字段) */ return $this->belongsTo(Category::class, 'category_id', 'id') ', '关联主键'); */ return $this->belongsTo(Category::class, 'category_id', 'id')->bind([ 'name', 'sort' ]

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    使用Apriori进行关联分析(如何挖掘关联规则)

    书接上文(使用Apriori进行关联分析(一)),介绍如何挖掘关联规则。 发现关联规则   我们的目标是通过频繁项集挖掘到隐藏的关联规则。   所谓关联规则,指通过某个元素集推导出另一个元素集。 一个具有N个元素的频繁项集,共有M个可能的关联规则: ?   下图是一个频繁4项集的所有关联规则网格示意图, ? ?    由此可以对关联规则做剪枝处理。   还是以上篇的超市交易数据为例,我们发现了如下的频繁项集: ?    对于寻找关联规则来说,频繁1项集L1没有用处,因为L1中的每个集合仅有一个数据项,至少有两个数据项才能生成A→B这样的关联规则。   当最小置信度取0.5时,L2最终能够挖掘出9条关联规则: ?    发掘关联规则的代码如下: #生成关联规则 #L: 频繁项集列表 #supportData: 包含频繁项集支持数据的字典 #minConf 最小置信度 def generateRules(L, supportData

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    Mybatis二级缓存_redis二级缓存

    ---- 四、避免使用二级缓存 可能会有很多人不理解这里,二级缓存带来的好处远远比不上他所隐藏的危害。 缓存是以namespace为单位的,不同namespace下的操作互不影响。 为什么避免使用二级缓存 在符合【Cache使用时的注意事项】的要求时,并没有什么危害。 其他情况就会有很多危害了。 针对一个表的某些操作不在他独立的namespace下进行。 如果使用了二级缓存,都会导致上面这个查询结果可能不正确。 如果你正好修改了这个用户的角色,上面这个查询使用缓存的时候结果就是错的。 这点应该很容易理解。 看到这里,实际上就是说,二级缓存不能用。整篇文章介绍这么多也没什么用了。 ---- 五、挽救二级缓存? 想更高效率的使用二级缓存是解决不了了。 但是解决多表操作避免脏数据还是有法解决的。 最后还是建议,放弃二级缓存,在业务层使用可控制的缓存代替更好。 ---- 如果各位有更好的解决方法,欢迎留言~~~~~~~ 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    Hibernate关联关系

    Hibernate关联关系 1.1. 一对一 1.1.1. 背景 1.1.2. 准备 1.1.3. 单向外键关联 1.1.3.1. 通过丈夫访问妻子 1.1.3.2. 双向外键关联(@ManyToMany(mappedBy=””)) 1.5. 完整核心配置文件 1.6. =null) { session.close(); } } } /** * 测试删除wife表中的数据 * 原理: 如果设置了外键关联,那么我们想要删除wife的数据,必须先要删除其中与之外键关联的丈夫的信息 ,外键总是在多的一方,即是一的一方的主键作为多的一方的外键 单向外键关联 前面已经说过,单向外键关联是只能单向访问,只能一张表访问另外一张表,比如通过One的一方可以访问到Many的一方,也可以通过Many 要想实现双向外键关联,必须是两个实体类对象互为对方的成员属性 问题并解决 因为是双向关联,因此这里的要设置双向关联的主导对象(mappedBy),否则将会出现两张表的外键都是对方的主键,这显然是冗余的,

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    html 二级菜单

  • 一级菜单4
  • 一级菜单5
  • 基本原理就是二级菜单先设置隐藏 ,当鼠标放到一级菜单之上时再显示二级菜单 核心代码: ul li ul{ display: none; } li:hover .yincang { display: block; } 注意要点 1.一级菜单和二级菜单必须在同一个父元素之下。

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    关联容器小结

    本文链接:https://blog.csdn.net/Enterprise_/article/details/102943141 关联容器和顺序容器的不同 关联容器和顺序容器的根本不同之处在于,关联容器中的元素是按关键字来保存和访问的 unordered_set unordered_multimap unordered_multiset 关联容器不支持和位置相关的操作,因为是按关键字顺序存储的,关联容器的迭代器都是双向的。 对于有序关联容器中的关键字类型要求 对与有序关联容器而言,关键字类型必须定义元素比较的方法(这一点尤其重要),默认时,使用关键字类型的<运算符来比较两个关键字。 key_type,mapped_type> 关联容器和算法 实际使用算法时,关联容器只能是一个源序列或者目的序列。 删除元素 关联容器有三个版本的erase操作,分别接受一个关键字,一个迭代器和一对迭代器。

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    phoenix二级索引

    二级索引 二级索引是从主键访问数据的正交方式。Hbase中有一个按照字典排序的主键Rowkey作为单一的索引。不按照Rowkey去读取记录都要遍历整张表,然后按照你指定的过滤条件过滤。 此外,具有二级索引的事务表可能会降低写入数据表的可用性,因为数据表及其辅助索引表必须可用,否则写入将失败。 在这种一致性模式下,在重建二级索引时,写入数据表不会被阻塞。但是,在重建过程中,二级索引不会被查询使用。 3.4 写入失败时禁用可变索引,手动重建 这是可变二级索引的最低一致性水平。在这种情况下,当写入二级索引失败时,索引将被标记为禁用,并且手动重建所需的索引以使其再次被查询使用。 如果未设置正确的属性,则将无法使用二级索引。将这些设置添加到您的hbase-site.xml后,您需要执行集群的滚动重新启动。

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    【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 频繁项集 | 非频繁项集 | 强关联规则 | 弱关联规则 | 发现关联规则 )

    文章目录 一、 频繁项集 二、 非频繁项集 三、 强关联规则 四、 弱关联规则 五、 发现关联规则 参考博客 : 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则简介 | 数据集 与 事物 Transaction 概念 | 项 Item 概念 | 项集 Item Set | 频繁项集 | 示例解析 ) 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则 | 数据项支持度 | 关联规则支持度 X \Rightarrow Y 是 强关联规则 ; 四、 弱关联规则 ---- 项集 \rm X 是 频繁项集 的前提下 , ( 项集 \rm X 的 支持度 \rm support(X X \Rightarrow Y 是 弱关联规则 ; 五、 发现关联规则 ---- 发现关联规则 : 从 数据集 \rm D 中 , 发现 支持度 \rm support , 置信度 \rm confidence , 大于等于给定 最小阈值 的 强关联规则 ; 目的是 发现 强关联规则 ;

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    html二级菜单:DIV+CSS制作二级菜单(横排二级下拉菜单)以及二级菜单出现错位怎么解决「建议收藏」

    html二级菜单制作(横排二级下拉菜单)以及二级菜单出现错位怎么解决 摘要:DIV+CSS制作二级菜单(横排二级下拉菜单)以及二级菜单出现错位怎么解决(解决办法放在代码下面) 1.先看一下最终的效果图 布局思路:通过 ul li ul li的嵌套以及使用div 、css 、a三种标签来一起实现二级菜单。 具体步骤如下: 1. 3.接着在一级菜单里嵌入二级菜单即

    4.嵌入后接下来控制二级菜单的样式,通过绝对定位使二级菜单出现在一级菜单下然后隐藏即 “{ position:absolute; display:none;}”,但是这时二级菜单还是横向排列的,只需用“float:none;”不让其左右浮动就可以完成。 5.最后,当鼠标移动到一级菜单上时二级菜单这时时显示不出来的,还需要添加“ul li:hover ul{ display:block}”使二级菜单显示出来;下面的文字部分和图片部分是用两个小盒子,通过类选择器独立控制各自的样式

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