关联规则算法中的几个重要概念：置信度、支持度、提升度、例子：支持度： 支持度是一个百分比，指某个商品组合出现的次数与总次数之间的比例，支持度越高表示该组合出现的几率越大。在上面图中我们可以发现“牛奶”出现了 4 次，那么这 5 笔订单中“牛奶”的支持度就是 4/5=0.8。
同样“牛奶 + 面包”出现了 3 次，那么这 5 笔订单中“牛奶 + 面包”的支持度就是 3/5=0.6。置信度： 表示你购
转载
2024-08-07 09:22:53
485阅读
目录<font color=blue size=3 face="楷体">1、置信区间&置信度（置信水平）&显著性水平<font color=blue size=3 face="楷体">2、如何计算置信区间2.1 大样本如何计算置信区间2.1.1 举例理解<font color=red size=3 face="楷体">2.1.2 代码举例2.2
转载
2024-03-14 15:09:48
300阅读
文章目录1.引言2.Yolo v1论文摘要1.介绍2.一个统一的目标检测框架2.1 网络设计2.2 训练阶段2.3 推断预测阶段2.3 Yolo的缺陷3.一些数据对比 1.引言Yolo1,2,3的作者是Joseph Redmon.Yolo是one-stage算法，即无需提取候选框、没有复杂的上下游处理工作，而是图片输入后经过网络，一次性往前推段得到bounding box的定位以及分类结果。是端
转载
2024-08-30 11:54:26
948阅读
关联规则挖掘关联规则挖掘，什么是关联规则以及频繁项关联规则挖掘：给定事务的集合T，关联规则发现是指找出支持度大于等于min_sup并且置信度大于等于min_conf的所有规则，min_sum和min_conf是对应的支持度和置信度阈值关联规则：是形如X->Y的蕴含表达式，其中X和Y是不相交的项集频繁项集：满足最小支持度阈值（min_sup)的所有项集支持度及置信度计算支持度 support(
转载
2024-06-02 16:49:38
74阅读
1 1 1 0 0 02 0 0 1 0 03 0 0 0 1 14 1 1 1 0 05 0 1 0 0 0支持度（Support）sum(x)sup(x) = --------N譬如在上面的示例数据库中，{beer, diaper} 的支持度为 1/5 = 0.2。5 条事务中只有一条事务同事包含 beer和 diaper ，实际使用中我们会设置一个最低的支持度（minimum support
转载
2024-01-10 17:03:51
85阅读
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要研究方向，涵盖了机器对人类语言的理解和应用的所有方面。NLP致力于让机器以一种类似人的方式读取、理解、解释和生成人类语言，这不仅包括语义理解，还包括语境、情感、口语甚至幽默感等更深层次的理解。以下是一些NLP应用领域的主要内容。首先，NLP包含了“词法分析（Lexical Analysis）
什么是规则？就是一个条件和一个结果的和：If condition then result。实际中有用的往往是结果中只有一个元素的情况。关联规则（association rule）挖掘技术用于发现数据库中属性之间的有趣联系。和传统的产生式规则不同，关联规则可以有一个或多个输出，同时一个规则的输出属性可以是另一个规则的输入属性。关联规则分析有时也叫购物篮分析，是因为它可以找寻出潜在的令人感兴趣的所有的
转载
2024-01-15 09:56:54
37阅读
1.点估计在讲置信度和置信区间之前先讲讲点估计，那什么是点估计呢？给你举两个例子你就知道了。现在你想要知道一个学校学生的身高情况，你可以把所有的学生测量一遍，然后得到答案，这种方法可以，而且得到的数据肯定是最真实的，但是这里有一个问题，什么问题呢？就是如果学生人数太多，全部测量的话工作量太大了，那怎么办呢？那就随机挑选一部分学生，然后测量这一部分学生的身高，得到一个值(一般用平均值)，用这一部分的
转载
2023-11-24 13:13:29
132阅读
如果客户买了 xx 物品,那么他可能买YY物品 规则常用的方法,支持度和置信度 支持度是指规则的应验次数置信度就是应验次数所占的比例 直接上代码# 面包,牛奶,奶酪,苹果,香蕉
from collections import OrderedDict
import numpy as np
from pyexcel_xls import get_
转载
2023-12-01 22:54:36
74阅读
一、 置信度、 二、 置信度 示例
原创
2022-03-08 15:46:13
1805阅读
Occam剃刀越简单越好原假设原假设是假定在观测中的不同只归因于偶然性。数据挖掘者和统计学家之间的一个差别是，数据挖掘者时常面对足够大量的数据，没有必要去考虑那些归因于偶然性事件的概率计算技巧。p值一般常用p值给出原假设为真的概率。当原假设为真是，表示真的没有发生什么，因为差异归因于偶然性。置信度，又是称为q值，是p值的反面。通常的目标是追求至少90%的置信层次，如果达不到95%或者更多的话。观察
转载
2024-01-15 09:40:05
44阅读
准确性验证示例1：——基于三国志11数据库数据准备：挖掘模型：依次为：Naive Bayes 算法、聚类分析算法、决策树算法、神经网络算法、逻辑回归算法、关联算法提升图：依次排名为： 1. 神经网络算法（92.69% 0.99）2. 逻辑回归算法（92.39% 0.99）3. 决策树算法（91.19% 0.98）4. 关联算法（90.60% 0.98）5. 聚类分析算法（89.25% 0.96）6
转载
2024-06-01 16:12:07
79阅读
所谓置信度,也叫置信水平。它是指特定个体对待特定命题真实性相信的程度.也就是概率是对个人信念合理性的量度.概率的置信度解释表明,事件本身并没有什么概率,事件之所以指派有概率只是指派概率的人头脑中所具有的信念证据。置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而置信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间越大，置信水平越高。
转载
2023-12-12 18:42:11
148阅读
# 数据挖掘全置信度余弦的实现指南
在数据挖掘和机器学习的领域中，余弦相似度是一个非常重要的度量，它通常用来计算两个向量之间的相似度。全置信度余弦则是这个概念的一个扩展，主要用于处理具有不确定性的网络数据。在这篇文章中，我将指导你如何实现全置信度余弦，并逐步解释每个步骤和对应的代码。
## 流程概述
在开始之前，让我们先从整体流程入手，帮助你了解将要进行的步骤。下面的表格简要概述了实现全置信
# 数据挖掘相关度计算公式实现流程
## 引言
数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，相关度计算是数据挖掘中常用的技术之一。在本文中，我们将介绍数据挖掘相关度计算的基本概念和实现流程，并提供相应的代码示例和解释。
## 相关度计算流程
下表展示了数据挖掘相关度计算的基本流程：
步骤 | 操作
--- | ---
1 | 数据准备
2 | 数据预处理
3 | 计算相关度
4 | 相关度分
原创
2023-08-11 13:15:08
141阅读
规则首先给定规则：如果A，那么B（如果客户买了A，那么他还会买B），一条规则由前提条件和结论两部分组成支持度支持度指数据集中规则应验的次数，统计起来很简单。有时候，还需要对支持度进行规范化，即再除以规则有效前提下的总数量。我们这里只是简单统计规则应验的次数。置信度支持度衡量的是给定规则应验的比例，而置信度衡量的则是规则准确率如何，即符合给定条件（即规则的“如果”语句所表示的前提条件）的所有规则里，
转载
2023-12-12 14:50:00
104阅读
首先两个基本概念支持度：A事件和B事件同时发生的概率置信度：在A发生的事件中同时发生B的概率，P(B|A)=P(AB)/P(A)。例子：[支持度：3%，置信度：40%]支持度3%：意味着3%顾客同时购买牛奶和面包置信度40%：意味着购买牛奶的顾客40%也购买面包智慧商场模型：目标是找到经常一起购买的物品集合，从而优化商场货物的摆放，提高销售额。计算一个集合（商品所有可能组合）的支持度指多少比例的交
转载
2023-11-07 10:33:45
359阅读
在当前数据时代，数据挖掘已经成为获取有价值洞察的关键工具之一。其中，置信度和支持度作为分析工具，能够帮助我们从大量数据中提炼出潜在的关联规则，揭示数据背后的关系。本文将详细解析“数据挖掘置信度支持度分析”的过程，涵盖相关的技术原理、架构设计、源码分析等内容，以便让读者更好地理解这一重要主题。
## 背景描述
首先，了解数据挖掘中的置信度和支持度是必要的。通过建立关联规则，可以发现频繁项集。这些
此算法的基础是以用户对某种抉择的二项性为基础，每条可记录的数据都是“0-1”的独立事件，符合泊松分布，于是该类数据很容易归类于二项分布里。二项分布计算置信区间有多种计算公式，最常见的是“正太区间”（Normal approximation interval），但它只适用于样本较多的情况（np > 5 且 n(1 − p) > 5），对于小样本，它的准确性很差。Wilson算法正是解决了
转载
2023-12-18 12:36:48
513阅读
今天这篇聊聊统计学里面的置信度和置信区间，好像没怎写过统计学的东西，这篇试着写一写。1.点估计在讲置信度和置信区间之前先讲讲点估计，那什么是点估计呢？给你举两个例子你就知道了。现在你想要知道一个学校学生的身高情况，你可以把所有的学生测量一遍，然后得到答案，这种方法可以，而且得到的数据肯定是最真实的，但是这里有一个问题，什么问题呢？就是如果学生人数太多，全部测量的话工作量太大了，那怎么办呢？那就随机
转载
2024-06-27 22:52:38
122阅读
