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淘金——从有效信息

随着对人们活动和传感器的测量,类型也在不断增加。而我们要记住:,只有经过了分析,变成了信息才有用。 的优势在于它能实时获取、组织。 如果架构正确,可以把变成有用的信息,用来决定下一步怎么办。 Kristian J. 通过辅以机器的力量,我们可以全自动地从中淘金,让冰冷的字变成感性的认知。“ 如何发现的内涵? 之前,分析传感器各式各样的海量非常困难。 通过技术,我们可以把机器得到的放入池自动分析,以决定下一步需要对和程序做些什么。不仅收集、分析,它还会自我提升。 把转化为有用的信息是所有工作的核心,而通过开源软件可以实现这一目标,这有助于加速将付诸实践。

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实战:关规则及Apriori实现购推荐

希望这篇文章对你有所帮助,尤其是刚刚接触以及大的同学,这些基础知识真的非常重要。如果文章中存在不足或错误的地方,还请海涵~ 一. 关规则是的一个重要技术,用于从大量出有价值的项之间的相关关系。 关规则的最经典的例子就是沃尔玛的啤酒与尿布的故事,通过对超市购进行分析,即顾客放入购篮中不同商品之间的关系来分析顾客的购习惯,发现美国妇女们经常会叮嘱丈夫下班后为孩子买尿布,30%-40% 2.常见案例 前面讲述了关规则对超市购篮的例子,使用Apriori对进行频繁项集与关规则的产生是一个非常有用的技术,其中我们众所周知的例子如: 沃尔玛超市的尿布与啤酒 有两个量,置信度(Confidence)和支持度(Support),假如存在如下表的购记录。 3.2基本概念 关规则是寻找给定集中项之间的有趣系。

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    】图

    发展至今,规模越来越大,结构越来越复杂,而且对系统的需求越来越高。 那么图是干什么的呢?难道是开着机来进行?还是扛着锄头?下面讲讲什么是图。 一、什么是图 这个话题感觉比较沉重,以至于我敲打每个字都要犹豫半天,这里我说说我对图的理解。是一个不可名字,那么说明是一个没有边界的东西。 那么不难理解,就是里面的“宝贝”,图,就是以图的结构来存储、展示、思考,以达到出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么? 举个例子吧,例如:当今互产生了很多社交,某某关注了某某,那么某某和某某就有了关系,某某评论过某某,那么这又产生了关系,在这个里面某某就是图中的节点,而评论过,关注了则是节点之间的关系,如果某某再多点

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    】互和金融 在上究竟存在什么区别?

    文|周学春 在银行做了两年的分析和工作,较少接触互的应用场景,因此,一直都在思考一个问题,“互和金融,在上,究竟存在什么样的区别”。 一、的层次 一直想整理下对不同层次的理解,这也是这两年多的时间里面,和很多金融领域、互相关工作的小伙伴,聊天交流的一些整理和归纳。大概可以分为四类。 ? 通过鼠标的托拉拽,流程式的节点,基本上就可以实现你的需求。 傻瓜式操作的优点就是使得,入手非常快,较为简单。但是,也存在一些缺陷,即,使得这个过程变得有点单调和无趣。 如果你想让你的分析和比较吸引眼球,请尽量往以上四个方面靠拢。 ? 三、互和金融的差异 博士后两年,对银行领域的有些基本的了解和认识,但是面对浩瀚的领域,也只能算刚刚入门。 很多时候,会很好奇互领域,做究竟是什么样的形态。 很早之前,就曾在知乎上提了个问题,“金融领域的和互中的,究竟有什么的差异和不同”。

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    工作总结

    以下是从上找的一些相关资料介绍,和即将走上岗位或是想往这方面发展的朋友共享: 从业人员工作分析 1.从业人员的愿景: 就业的途径从我看来有以下几种,(注意:本文所说的不包括仓库或库管理员的角色 从这个方面切入领域的话你需要学习《理统计》、《概率论》、《统计学习基础:、推理与预测》、《金融》,《业务建模与》、《实践 》等,当然也少不了你使用的工具的对应说明书了 ),络日志(页定制),银行(客户欺诈),电力(客户呼叫),生(基因),天体(星体分类),化工,医药等方面。 如果你访问著名的亚马逊上书店会发现当你选中一本书后,会出现相关的推荐目“Customers who bought this book alsobought”,这背后就是技术在发挥作用。 另外随着金融越来越互化,大量的算法工程师会成为以后互金融公司紧缺的人才。 大家共勉!

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    】大知识之

    从市场需求及应用的角度来看,通过对大的存储、和分析,大在管理、营销、标准化等领域大有可为,促使管理/服务水平提升、营销方式改进等。下面我们就来讲讲的那些事。 2聚类分析和模式识别 聚类分析主要是根的特征对其进行聚类或分类,即所谓以类聚,以期从中发现规律和典型模式。这类技术是的最重要的技术之一。 4人工神经络和遗传基因算法 人工神经络是一个迅速发展的前沿研究领域,对计算机科学 人工智能、认知科学以及信息技术等产生了重要而深远的影响,而它在中也扮演着非常重要的角色。 目前在中,最常使用的两种神经络是BP络和RBF络 不过,由于人工神经络还是一个新兴学科,一些重要的理论问题尚未解决。 5规则归纳 规则归纳相对来讲是特有的技术。 通常会涉及较复杂的学方法和信息技术,为了方便用户理解和使用这类技术,必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导操作、引导和表达结果等,否则很难推广普及技术。

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    】互和金融,在上究竟存在什么样的区别?

    ---- 在银行做了两年的分析和工作,较少接触互的应用场景,因此,一直都在思考一个问题,“互和金融,在上,究竟存在什么样的区别”。 一直想整理下对不同层次的理解,这也是这两年多的时间里面,和很多金融领域、互相关工作的小伙伴,聊天交流的一些整理和归纳。大概可以分为四类。 ? 通过鼠标的托拉拽,流程式的节点,基本上就可以实现你的需求。 傻瓜式操作的优点就是使得,入手非常快,较为简单。但是,也存在一些缺陷,即,使得这个过程变得有点单调和无趣。 如果你想让你的分析和比较吸引眼球,请尽量往以上四个方面靠拢。 ? 三、互和金融的差异 博士后两年,对银行领域的有些基本的了解和认识,但是面对浩瀚的领域,也只能算刚刚入门。 很多时候,会很好奇互领域,做究竟是什么样的形态。 很早之前,就曾在知乎上提了个问题,“金融领域的和互中的,究竟有什么的差异和不同”。

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    系列(4)使用weka做关规则

    前面几篇介绍了关规则的一些基本概念和两个基本算法,但实际在商业应用中,写算法反而比较少,理解,把握,利用工具才是重要的,前面的基础篇是对算法的理解,这篇将介绍开源利用工具weka进行管理规则 arff稀疏集   我们做关规则,比如购篮分析,我们的购清单肯定是相当稀疏的,超市的商品种类有上10000种,而每个人买东西只会买几种商品,这样如果用矩阵形式表示显然浪费了很多的存储空间 ,进行关规则时,我们可以先把商品名字映射为id号,的过程只有id号就是了,到规则出来之后再转回商品名就是了,retail.txt是一个转化为id号的零售集,集的前面几行如下:   3、选择关规则,选择算法 ?   4、设置参 ?    来源:www.cnblogs.com/fengfenggirl 系列好文: 系列(1)关规则基本概念与Aprior算法 系列(2)--关规则FpGrowth算法 系列

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    #商业智能(BI)分析概念

    目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结,希望你喜欢。 (Internet of Things, IoT): 广泛分布的络,由诸多种类(个人、家庭、工业)诸多用途(医疗、休闲、媒体、购、制造、环境调节)的电子设备组成。 机器学习(Machine Learning): 一个学科,研究从中自动学习,以便计算机能根它们收到的反馈调整自身运行。与人工智能、、统计方法关系密切。 文本(Text Mining): 对包含自然语言的的分析。对源中词语和短语进行统计计算,以便用学术语表达文本结构,之后用传统技术分析文本结构。 /(Web Mining / Web Data Mining) : 使用技术从互站点、文档或服务中自动发现和提取信息。

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    系列(5)使用mahout做海量规则

    上一篇介绍了用开源软件weka做关规则,weka方便实用,但不能处理大集,因为内存放不下,给它再多的时间也是无用,因此需要进行分布式计算,mahout是一个基于hadoop的分布式开源项目 掌握了关规则的基本算法和使用,加上分布式关规则后,就可以处理基本的关规则工作了,实践中只需要把握业务,理解便可游刃有余。 准备   到http://fimi.ua.ac.be/data/下载一个购retail.dat。    待续…… 来源:www.cnblogs.com/fengfenggirl 关好文: 系列(1)关规则基本概念与Aprior算法 系列(2)--关规则FpGrowth算法 系列 (3)--关规则评价 系列(4)使用weka做关规则

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    ---- 概述 最近一直在学习和机器学习,无论是是服务端开发人员还是web开发人员,个人觉得最起码都要都一些最基本的和机器学习知识。废话少说,我们先来学习一下的是什么意思? 个人的理解是从业务出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势。也就是说我们从到符合我们所需的目标。 的分解 目标定义-》采样-》整理-》模型评价-》模型发布。 所谓目标定义即定义我们到底需要做什么,目标的定义往往来源于需求,这里不去具体的阐述。 的整理分为很多步骤,对于已经采样的来说要进一步的进行审核和加工处理。预处理完成之后,在进行建模。最终对模型进行评价和发布。 属性规约 属性规约是通过属性合并来创建新属性维,或者直接删除不相关的属性来减少属性的维,从而提高的效率和降低计算成本。

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    ——就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 利用进行分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关规则、特征、变化和偏差分析、Web页等, 它们分别从不同的角度对进行。   ①分类。 ④关规则。关规则是描述库中项之间所存在的关系的规则,即根一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现,即隐藏在间的关或相互关系。 在客户关系管理中,通过对企业的客户库里的大量进行,可以从大量的记录中发现有趣的关关系,找出影响市场营销效果的关键因素,为产品定位、定价与定制客户群,客户寻求、细分与保持,市场营销与推销,营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依 意外规则的可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。   ⑦Web页

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    跟我一起(20)——站日志

    收集web日志的目的 Web日志是指采用技术,对站点用户访问Web服务器过程中产生的日志进行分析处理,从而发现Web用户的访问模式和兴趣爱好等,这些信息对站点建设潜在有用的可理解的未知信息和知识 随后站经营人员就可以通过分析报表系统看到这些。 web日志过程 整体流程参考下图: ? 1、预处理阶段     根的目的,对原始Web日志文件中的进行提取、分解、合并、最后转换为用户会话文件。 可用于系统性能分析、发现安全漏洞、为站修改、市场决策提供支持。 (2)关规则(association rules):关规则是最基本的技术,同时也是WUM最常用的方法。 总结 web日志收集是每个互企业必须要处理的过程,当收集上来,并且通过适当的之后,会对整体站的运营能力及站的优化带来质的提升,真正的做到化分析和化运营。

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    】系统地学习

    ●什么是? ●怎么培养分析的能力? ●如何成为一名科学家? 磨刀不误砍柴工。在学习之前应该明白几点: ●目前在中国的尚未流行开,犹如屠龙之技。 ●经典图书推荐:《概率论与理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与》、《导论》、《SAS编程与商业案例》、《Clementine方法及应用 (3).科学研究方向 ●需要深入学习的理论基础,包括关规则 (Apriori和FPTree)、分类算法(C4.5、KNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚类算法 ( 我不知道国内的学生是怎样学的,但是从上的一些论坛看,很多都是纸上谈兵,这样很浪费时间,很没有效率。 ),他们的业务现在已经覆盖了绝大多中国省级移动公司的分析项目,你上搜索一下应该可以找到一些详细的资料吧。

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    】常用的方法

    又称库中的知识发现,是目前人工智能和库领域研究的热点问题,所谓是指从库的大量中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 利用进行分析常用的方法主要有分类 、回归分析、聚类、关规则、特征、变化和偏差分析、Web页等, 它们分别从不同的角度对进行。 ④ 关规则。关规则是描述库中项之间所存在的关系的规则,即根一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现,即隐藏在间的关或相互关系。 在客户关系管理中,通过对企业的客户库里的大量进行,可以从大量的记录中发现有趣的关关系,找出影响市场营销效果的关键因素,为产品定位、定价与定制客户群,客户寻求、细分与保持,市场营销与推销,营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依 意外规则的可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦ Web页

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    的九条定律

    将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为理模型后,在visio或erwin等工具建立库实体以及各实体之间关系的过程。 但是,其他类型的模型,比如聚类和关模型也有“预测”的特征。这是一个含义比较模糊的术语。 一个聚类模型被描述为“预测”一个个体属于哪个群体,一个关模型可能被描述为基于已知基本属性“预测”一个或更多属性。 分类、回归、聚类和 关 算法以及他们集成模型有什么共性呢?答案在于“评分”,这是预测模型应用到一个新样例的方式。 对于后者,传递出的任何新知识的价值和准确性的系并不那么紧密;一些模型的预测能力可能有必要使我们相信发现的模式是真实的。

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    Python--络异常

    Python--请求伪装 ? 一、超时设置 假设有个请求,要爬取1000个站,如果其中有100个站需要等待30s才能返回,如果要返回所有的,至少需要等待3000s。 (url, timeout=1) result = file.read() print(result) except Exception as error: print(error) 二、络异常 ① URLError 异常和捕获 URLError 产生的原因主要有以下几种: 没有连接络; 服务器连接失败; 找不到指定的服务器; 可以使用 try...except 语句捕获相应的异常。 ② HttpError 异常和捕获 每个服务器的 HTTP 响应都有一个字响应码,这些响应码有些表示无法处理请求内容。如果无法处理,urlopen() 会抛出 HTTPError。

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    特异群组的框架与应用

    特异群组在证券金融、医疗保险、智能交通、社会络和生命科学研究等领域具有重要应用价值。 图1 大集里的特异群组 大特异群组具有广泛应用背景,在证券交易、智能交通、社会保险、生医疗、银行金融和络社区等领域都有应用需求,对发挥大在诸多领域的应用价值具有重要意义。 5 、特异群组应用 行为反映了人类的各种行为方式,这些行为通常是个体对象主动的行为(如股票交易、看病就医、通勤出行、购等),一般情况下,行为对象具有个体性。 在大规模的社会络中小社区群体属于特异群组问题。 (6)论文抄袭检测 大多论文都是不相同的,但是仍然存在一些抄袭的论文。 图7 在生集上特异群组算法性能 此外,在公共安全方面发现突发群体事件,在社交络大中发现影响安全、和谐络环境的特异群体等都是大特异群组的应用需求。

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    |关规则Apriori算法

    01 — 关规则背景和基本概念 如下所示的集,表中的每一行代表一次购买清单,注意我们只关心记录出现与否,不关心某条记录购买了几次,如购买十盒牛奶也只计一次。 ? 总结 支持度和自信度越高,说明规则越强,关规则就是出满足一定强度的规则。 02 — 关规则的之穷举算法 关规则 给定一个交易集T,找出其中所有支持度 support >= min_support、自信度confidence >= min_confidence 对于普通的超市,其商品的项集也在1万以上,用指时间复杂度的算法不能在可接受的时间内解决问题。 怎样快速出满足条件的关规则是关的需要解决的主要问题。 03 — 关规则优化算法之Apriori算法 关规则分两步进行:   1)生成频繁项集 这一阶段找出所有满足最小支持度的项集,找出的这些项集称为频繁项集。

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    】如何系统地学习

    但是技术在结合行业之后就能够独当一面了,一方面有利于抓住用户痛点和刚性需求,另一方面能够累计行业经验,使用互思维跨界让你更容易取得成功。不要在学习技术时想要面面俱到,这样会失去你的核心竞争力。 (3).科学研究方向 ●需要深入学习的理论基础,包括关规则 (Apriori和FPTree)、分类算法(C4.5、KNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚类算法 ( 我不知道国内的学生是怎样学的,但是从上的一些论坛看,很多都是纸上谈兵,这样很浪费时间,很没有效率。 ),他们的业务现在已经覆盖了绝大多中国省级移动公司的分析项目,你上搜索一下应该可以找到一些详细的资料吧。 这个时候,你可以看很多书,发现很多有趣的问题,比如在导论中提到的很多模型,在机器学习中并没有,而机器学习中各个模型并非独立的,都是相互系而统一的。

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