原创 如何利用位運算求一個集合的子集（java版）
在學習FP-Growth的時候，有一個部分是需要求一個集合的全部非空子集。因此結合spmf平臺上fp-frowth的源代碼和其他csdn上源代碼的學習，總結一下如何使用位與運算求一個集合的子集。 一：基礎介紹 1.右移（ >
2020-06-15 17:13:09
原创 數據處理-數據可視化-折線圖的繪製（python版）
#encoding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS'] #折線圖 # x = ["隨機
2020-06-15 17:13:09
原创 機器學習，數據挖掘，計算機方面牛人博主鏈接
1.機器學習，深度學習,概率論 DriveC 2.機器學習，自然語言處理，深度學習，基礎知識 AI檸檬 3.科學空間，數學，計算機科學 科學空間 4.廖雪峯官方網站 廖雪峯 5.數據挖掘（老師推薦） 數據挖掘 6.AI，機器學習（老師推薦
2020-06-15 17:13:09
原创 map迭代實際過程區別于思維慣性（python版）
問題引入： 同學在調試python代碼的兩個for循環遍歷時發現輸出有問題，因爲遍歷的有map（）在，由於這個可迭代對象的出現，導致map()只能循環迭代一輪。 問題實質： python中，map()對象，只能遍歷一次，即
2020-06-15 17:13:09
原创 二分查找的實際應用（Java版）
一：問題引入 在學習Apriori算法的時候，其中有一個實現細節是 * 利用二分查找來判斷A集合的子集是否存在於B集合中 * 藉此機會，我們複習一下二分查找 二：問題實例化 把Apriori算法中的問題抽象出來就是判斷數組A中的各
2020-06-15 17:13:09
原创 數據分析-數據預處理-根據CSV格式的數據的第一列作爲key,若第一列的key相等，則將相同的key後面的第二列合併添加（Java版）
一：題目--文章需要解決的問題 題目的意思也可以表述爲： 將一堆項集數據，根據數據的第一列值是否相同，來判斷第二列的值是否該進行合併，相當於使之變成序列數據集。 題目的樣例1表述： 輸出的數據格式 （可以先用
2020-06-15 17:13:09
原创 數據分析-數據預處理-數據數量統計和柱狀圖繪製（Excel版處理）
一：解決的問題： 問題描述1:原始數據在Excel裏面，且每行都只有一個單元格存放該行的所有數據；我們需要做的事情是統計該Excel表每行數據的個數。 問題描述2: 1）原始數據集 2）
2020-06-15 17:13:09
原创 數據挖掘-課內課程-基礎知識遷移
1.最大模式：對於頻繁模式p,使得p的任何真超模式都不是頻繁的。 2.頻繁閉項集：是一個頻繁的閉的項集，項集c是閉的：如果不存在c的超集c',使得每個包含c的事務也包含c'. 通俗的講：c的直接超
2020-06-15 17:13:09
原创 數據挖掘-序列模式挖掘--GSP算法
一：基本概念介紹 序列模式挖掘：指挖掘相對時間或其他模式出現頻率高的模式 序列模式挖掘的動機：大型連鎖超市的交易數據有一系列的用戶事物數據庫。每一條記錄包括用戶的ID，事物發生的時間和事物涉及的項目。如果能夠在其中挖掘涉及事物間關聯關係的
2020-06-15 17:13:09
原创 數據挖掘-序列模式挖掘-基礎知識和概念總結（sequential pattern mining）
一：基礎概念介紹 序列模式挖掘：指挖掘相對時間或其他模式出現頻率高的模式 序列模式挖掘的動機：大型連鎖超市的交易數據有一系列的用戶事物數據庫。每一條記錄包括用戶的ID，事物發生的時間和事物涉及的項目。如果能夠在其中挖掘涉及事物間關聯關係的
2020-06-15 17:13:09
原创 數據挖掘-項集挖掘-apriori算法和fp-growth算法（論文核心思想）
如何尋找頻繁模式呢？（apriori和fp-growth算法對應的兩篇論文的最核心思路總結） 1.最原始的方法：各個項進行排列組合，即找出所有的候選集，然後再一一判斷這些候選集是否是頻繁項集。 2.aprior
2020-06-15 17:13:09
原创 數據挖掘-數據挖掘綜述-基礎知識和概念總結
數據挖掘-數據挖掘綜述-基礎知識和概念總結 目錄 數據挖掘-數據挖掘綜述-基礎知識和概念總結 1.數據挖掘的發展歷史 1.1 20世紀60年
2020-06-15 17:12:59
原创 數據分析-數據預處理-完成數據統計的柱狀圖的繪製（Java版本）
一：問題描述 在我的博客文章https://blog.csdn.net/yezonghui/article/details/105665709裏面詳細介紹使用Excel進行數據分離，每行序列長度統計，長度數量計算，柱狀圖的繪
2020-06-15 17:12:59
原创 圖像處理-增強現實-基本概念總結
1.增強現實 增強現實是一個新興的多學科交叉研究領域，它的研究範圍非常廣泛，包括以下多門技術：信號處理、計算機圖形學、圖像處理、計算機網絡、三維建模技術、三維渲染技術、新型顯示器和傳感器的開發與設計。 一個完善的AR系統包
2020-06-15 17:12:59