第 11 章 使用 Apriori 算法进行关联分析 关联分析 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。 这些关系可以有两种形式: 频繁项集（frequent item sets）: 经常
本课程是中国大学慕课《机器学习》的“关联规则”章节的课后代码。 课程地址： https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179 课程完整代码： https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course 代码修改并注释：黄海广，haiguang2000@wzu.edu.cn Apriori算法实现 import numpy as np def loadDataSet(): return [[1, 3
导读：本文对Python的基本使用做一个简单的介绍。限于篇幅，本文不可能详细讲解Python的使用，只是针对本书涉及的数据挖掘案例所用到的代码进行基本讲解。如果读者是初步接触Python，并且使用Python的目的就是数据挖掘，那么相信本文的介绍对你来说是比较充足的了。
流程图用于通过可视媒体阐明决策过程。设计需要对整个系统有完整的了解，因此也需要人的专业知识。问题是：“就流程的复杂性而言，是否可以自动创建流程图以使其设计更快，更便宜且更具可扩展性？” 答案就是决策树！
Python 是一种流行的编程语言，广泛用于各种应用程序，包括 Web 开发、数据科学和机器学习。它的简单性、灵活性和易用性使其成为所有级别开发人员的绝佳选择。使Python脱颖而出的功能之一是OrderedDict类，它是一个字典子类，可以记住插入项目的顺序。但是，在某些情况下，我们可能需要将嵌套的 OrderedDict 转换为常规字典，以便于进一步处理数据。
选自GitHub 机器之心编译 参与：吴攀、晏奇 Facebook 近日在 GitHub 上开源了一个可用于在多种开放可用的对话数据集上训练和评估人工智能模型的框架 ParlAI，机器之心在本文中对
原文链接：https://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7159775.html
以下划线开头的标识符有特殊含义。以单下划线开头的（_foo）的代表不能直接访问的类属性，以双下划线开头的（__foo）代表类的私有成员；以双下划线开头和结尾的(__foo__)代表Python里特殊方法专用的标识，如__init__() 代表类的构造函数。
原始链接里的代码是在python2下写的，有的地方我看的不是太明白，在这里，我把它修改成能在python3下运行了，还加入了一些方便自己理解的注释。
本专栏会基于django+react，并结合这些年自己构建多个自动化测试平台的经验，从0开始，一步一步教会你实现一个完备的商用级自动化测试平台，真正意义上能够降本增效创造价值的平台。
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ID3算法是一种分类预测算法，算法以信息论中的“信息增益”为基础。核心是通过计算每个特征的信息增益，每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准，递归地构建决策树。
上一篇文章中，我们介绍了两个决策树构建算法 — ID3、C4.5： 决策树的构建 -- ID3 与 C4.5 算法 本文我们来看看如何使用这两个算法以及其他工具构建和展示我们的决策树。
原文地址已经不可考。。。一、概念数据模型概述数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个数据库
type()不会认为子类是一种父类类型。 isinstance()会认为子类是一种父类类型
前序遍历中，我们首先访问根节点，然后递归地做左侧子树的前序遍历，随后是右侧子树的递归前序。
本文共3200字，建议阅读10分钟。 本文将教你使用做紧致预测树的算法来进行序列学习。
python有4个内建的数据结构–list（列表）、tuple（元组）、dictionary（字典）以及set（集合），它们可以统称为容器。
选自Medium 作者：Montana Low 机器之心编译 参与：李诗萌、思源 机器学习的构建和部署通常需要非常多的工作与努力，这对于软件开发者和入门者造成了很多困难。本文介绍了如何使用软件库 Lore 快速而高效地构建机器学习模型，并从数据预处理到模型部署等七个步骤介绍构建的经验。 一般问题 Python 或 SQL 等高级语言编写代码时，模型性能很容易出现瓶颈。 代码复杂性在增长，因为有价值的模型需要通过许多次迭代才能得到。当代码以非结构化的方式演化时，难以保证与传达最初的想法。 对数据和函数库的依赖
哈哈，迟来的源码，我把它放到GitHub上了：包含详细注释的树模型源码；包括决策树和随机森林，欢迎取用，欢迎讨论，欢迎star；
Python 是一种 高级 的、解释型 的、通用 的编程语言。其设计哲学强调代码的可读性，使用显著的缩进。Python 是 动态类型 和 垃圾收集 的。
本文主要介绍Python3.6.5标准库文档（完整中文版）---内置函数：delattr(),dict(),dir(),divmod()
在翻译、校对和补充这个Python系列的过程中，我学到了很多，同时也有不少读者和学习挑战群学习者的积极反馈，让我觉得做这件事有了更多意义。
特征工程(feature engineering)指的是：利用领域知识和现有数据，创造出新的特征，用于机器学习算法。
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 对于数据科学，Python通常被广泛地用于进行数据的处理和转换，它提供了强大的数据结构处理的函数，使数据处理更加灵活，这里说的“
Boltons 使用的是 BSD 许可证，到目前为止已经收录 超过230个 的纯 Python实用工具库，这些工具库与 Python 标准库并没有重合，是补充的关系，包括：
本文介绍了如何使用 FP-growth 算法来发现数据集中的频繁项集，并基于这些频繁项集构建 FP 树。FP-growth 算法是一种基于“分而治之”策略的关联规则挖掘算法，具有速度快、内存需求低等优点，适合在大型数据集上挖掘频繁项集。FP 树是一种高效的数据结构，可以用于存储频繁项集，支持快速的项集遍历和查询。在本文中，作者首先介绍了 FP-growth 算法的原理和实现，然后通过一个具体的例子展示了如何使用 FP-growth 算法来发现数据集中的频繁项集，并基于这些频繁项集构建 FP 树。最后，作者通过一个具体的应用场景展示了如何使用 FP 树来进行关联规则挖掘。
python新手学习路线，Python入门应该了解一些基本的计算机编程术语。Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。
知道如何计算信息增益，我们就可以计算 每个特征值划分数据集获得的信息增益，获得信息增益最高的特征就是最好的选择。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 集合 ---- Python 集合 1.集合及基本操作 1.1 创建集合 1.2 利用集合去重 1.3 交集、并集、差集和补集 2.集合的常用方法 2.1 添加元素 2.2 删除元素 2.3 集合推导式 3.组合数据类型比较 ---- 1.集合及基本操作 集合类型与数学中集合的概念是一致的。它是由
像这样简单的调用应该会返回完整的结果集，因此完全可以忽略与'incomplete_results' 相关联的值。但执行更复杂的API调用时，程序应检查这个值。
在渗透测试中信息收集的重要性不言而喻，子域收集是信息收集中必不可少且非常重要的一环，目前网上也开源了许多子域收集的工具，但是总是存在以下部分问题：
在这篇文章里，你将学会什么是函数范式以及如何使用Python进行函数式编程。你也将了解列表推导和其它形式的推导。
有了决策树，我们就可以根据样本的特征值来执行分类。遇到判断节点则递归调用，遇到叶子节点则终止，返回叶子节点的分类标签：
决策树是一种基于监督的分类问题，主要将问题的条件构造为树的结构，依据判断划分数据集.decision tree 是一个流程图的树结构，其中，每一个内部结点表示一个属性上的测试，每一个分支代表一个属性的输出 决策树的算法就是一个构造树的过程，根据构造出来的树进行预测，他的测试集是必须知道结果的属于监督学习算法。
单引号和双引号基本没区别，同样的作用；双引号可以内嵌单引号。三引号作为大段文字的注释。
一、基本原理 关联分析（association analysis）就是从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系。这里的主要问题是，寻找物品的不同组合是一项十分耗时的任务，所需计算代价很高，蛮力搜索方法并不能解决这个问题，所以需要用更智能的方法在合理的时间内找到频繁项集。Apriori算法正是基于该原理得到的。 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这些关系分为两种形式：频繁项集和关联规则。频繁项集（frequent item sets）是经常出现在一起的物品的集合。其中频繁的概
我们从最常用的 Python 包入手，去解答上述这个问题。最初，我列出过去一年在 PyPI 上下载次数最多的 Python 包。接下来，深入研究其用途、它们之间的关系和它们备受欢迎的原因。
1.模板的编写：https://blog.csdn.net/MageeLen/article/details/68920913
接下来我们就应用技术手段，基于Python，建立一个工具，可以阅读和分析川普的Twitter。然后判断每条特定的Twitter是否具有川普本人的性格。
标星★公众号 爱你们♥ 作者：Ali Alavi、Yumi、Sara Robinson 编译：公众号进行了全面整理 如你所见，我们手动复制了Trump的一条Twitter，将其分配给一个变量，并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表，我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中，我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里最后，在第9行中，我们循环遍历tweet_words：也就是说，我们逐个遍历tweet
✅作者简介：大家好我是hacker707,大家可以叫我hacker 📃个人主页：hacker707的csdn博客 🔥系列专栏：python基础教程 💬推荐一款模拟面试、刷题神器👉点击跳转进入网站 💖模块是一个包含索引你定义的函数和变量的文件，其扩展名为.py。模块可以被其他程序引入，以使用该模块中的函数等功能。这也是使用python标准库的方法💖 📷 导入模块的方式 ✅import module_name ✅from nodule_name import name1,name2… ✅
JSON格式使您不必创建自己的数据格式，如果您已经了解Python，它就特别容易学习。这是在Python中使用它的方法。
我们继续来上伯克利CS61A的实验课，这一次我们看的是第五次实验。这一次实验的主题关于Python中可变变量类型（list，set，dict）以及树结构的简单介绍。
Python提供了5中内置的序列类型：bytearray、bytes、list、str与tuple，序列类型支持成员关系操作符（in）、大小计算函数（len()）、分片（[]），并且是可可迭代的。
数字类型与其他编程语言类似，这里不再具体讲解。作为Python中最重要的基础知识，下面主要梳理下字符串、列表、元组、字典、集合的核心知识点。
想起小时候玩FC上的霸王的大陆，当时也没有汉化版只有日文版，所以大家玩的都是日文版，一开始就在那看别人玩，觉得他们好厉害，文字都看不懂，居然操作速度还能这么快。
在 Python 中，函数是「头等公民」（first-class）。也就是说，函数与其他数据类型（如 int）处于平等地位。
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