原创 .py to .exe (by py2exe)
http://blog.sina.com.cn/s/blog_8811d2380101azrr.html 三、py2exe的用法如果你有一個名爲helloworld.py的python腳本，你想把它轉換爲運行在windows上的可執行程序
2020-06-27 21:37:12
原创 主題模型是什麼、工作原理【基礎概念】※※※※※
轉自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_9d7bca9f01015580.html 摘要： 兩篇文檔是否相關往往不只決定於字面上的詞語重複，還取決於文字背後的語義關聯。對語義關聯的挖掘，可以讓我們的搜索更
2020-06-27 20:35:38
原创 Pearson+Cosine Similarity+K-Nearest Neighbor 代碼
這本書比較簡單，適合做推薦系統入門級讀物。作者寫的很仔細，一些複雜的公式都拆開講。 這是他的網站：http://guidetodatamining.com/ 一、通過用戶的相似度（最相似用戶）進行推薦。 主要有三種方式：1.距離 2.p
2020-06-27 20:35:38
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原创 LDA 【介紹】※※※
轉自http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/7937616 主題模型有兩種：pLSA（ProbabilisticLatent Semantic Analysis）
2020-06-27 20:35:38
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原创 Weighted Slope One （python實現）
chapter 3 (collabative filtering ) of 《guide to db》 slope one 算法比較簡單：1.先構造 collection of deviation(average deviation)
2020-06-27 20:35:38
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原创 fp_growth
import collections min_support = 3 def sp(s): return [a for a in s] #==============================================
2020-06-27 20:35:38
原创 Python中的easy_install
http://hi.baidu.com/thinkinginlamp/item/69cab949518d9aea1e19bcc1 如果想使用easy_install工具，可能需要先安裝setuptools，不過更酷的方法是使用ez_set
2020-06-27 20:35:38
原创 generate prompt
level = 1 num = 70 if level==1: a = ' '*(level-1)*4+'#'+'-'*(num-1) else: a = ' '*(level-1)*4+'#'+'-'*(num-1) c
2020-06-27 20:35:38
原创 pyTree(tree structure in python )
https://github.com/caesar0301/pyTree 例子（decision tree）： class innerNode(Node): def __init__(self,attribute,parent_n
2020-06-27 20:35:38
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原创 python 優化
【總結】 優化python程序的流程（自頂向下）： 1.先用cProfile找出最耗時的函數， 2.然後在這個函數前面加@profile 用line_profiler（+kernprof）找出最耗時的行， 3.最後用timeit測試下這個
2020-06-01 22:01:50
原创 feature selection (互信息 去掉和類標籤無關特徵 + PCA)
http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020209.html 真實的訓練數據總是存在各種各樣的問題： 1、[冗餘] 比如拿到一個汽車的樣本，裏面既有以“千米/每小時”
2020-06-01 22:01:50
原创 推薦系統入門（協同過濾 基於內容 基於用戶 基於項目 ）
http://blog.163.com/lnhenrylee@126/blog/static/2414832520123269713813/
2020-06-01 22:01:50
原创 decison tree
__author__ = 'HM' from treelib import * import math import uuid #------------------------------------------------------
2020-06-01 22:01:50
原创 naive bayesian classifier
__author__ = 'HM' f = open('data.txt','r') first_line = f.readline().split() attributes = first_line[:-1] attr_len = l
2020-06-01 22:01:50
原创 basic apriori method
#===================================================================== # data and parameters
2020-02-25 21:31:52