步骤总结：一.构造FP 树，规则：按照支持度降序顺着根节点排下，以便于频繁项的共享二.对构造好的fp—tree 进行投影，投影过程：从底层p节点开始递归，遍历所有候选项，删除非频繁项，如定阈值为1，从、删除支持度小于1的项。 一、FP-tree的生成方法支持度对频繁项进行排序是本算法的关键。第一点，通过将支持度高的项排在前面，使得生成的FP-tree中，出现频繁的项更可能被
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2023-12-18 19:17:32
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FP-growth算法
1.原理相较于Apriori算法，FP-growth算法在发现频繁项集上有更快的速度。FP-growth算法将数据存储在FP树的紧凑数据结构中。与搜索树不同的是，一个元素可以在FP树中出现多次。FP树会储存项集的出现频率，每个项集以路径的方式储存在树中，并通过link连接相似元素。构建FP树需要对原始数据集扫描两遍。第一次遍历数据集会获得每个元
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2024-02-27 17:33:44
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python学习笔记(十六)文件操作 文章目录文件操作打开文件encoding：编码方式文件操作IO模块CSV文件pickleJSONwith语句 文件操作操作流程打开文件读写文件关闭文件流程示例：```python
# 打开文件
fp = open('00-test.txt', mode='r')
# 读取内容
content = fp.read()
print(content)
# 关闭文
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2024-05-15 11:12:50
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1 关联规则2 频繁项集（Frequent Itemset）3 关联规则Assoc
原创
2022-08-09 13:21:13
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Apriori算法和FPTree算法都是数据挖掘中的关联规则挖掘算法，处理的都是最简单的单层单维布尔关联规则。 Apriori算法 Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。是基于这样的事实：算法使用频繁项集性质的先验知识。Apriori使用一种称作逐层搜索的迭代方法，...
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2013-11-24 16:43:00
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本篇分为三个部分：一、算法背景啤酒与尿布故事：某超市为增加销售量，提取出了他们超市所有的销售记录进行分析。在对这些小票数据进行分析时，发现男性顾客在购买婴儿尿片时，通常会顺便搭配带打啤酒来犒劳自己，于是超市就想如果把这两种平时看不出有关联的商品摆在一起，是不是能方便顾客同时提升商品的销量。于是尝试将啤酒和尿布摆在一起的上柜策略，最后果然两样商品的销量双双提升。聪明的现代店家（甩饼）故事：甩饼是20
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2024-03-06 21:16:54
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A*算法学习 A*算法伪代码 步骤一： 创建地图。 解释：A*算法中的地图多以栅格图法构建，在代码中可以用数组或者说列表来实现，一般采用二维数组索引表示每个节点的坐标，索引内容 0代表地图可通过，1代表地图中的障碍物。 步骤二： 设定起始点，以及目标点即终点。将起始点添加进开放列表中（openlist），此过程可以视为初始化。 解释： openlist是一个存放待检测节点的列表，列表中是
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2024-04-19 17:15:15
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纸上得来终觉浅，仅仅懂了原理还不够，要用代码实践才是王道，今天小编就附上小编自己在学习中实践的KNN算法。KNN算法伪代码：对未知类别属性的数据集中的每个点一次执行以下操作：（1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；（2）按照距离递增次序排序；（3）选取与当前点距离最小的k个点；（4）确定前k个点所在类别出现的频率（5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类；Python代码如
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2023-09-18 18:58:57
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A*算法，A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法。算法中的距离估算值与实际值越接近，最终搜索速度越快。
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2023-08-04 09:50:25
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前言关于A*算法的实现是很早之前的一次开发中的成果，并做了一些改进。当然，在这里就不记录改进部分了，因为其中还有一些争议。这里仅是对A*算法的理解和使用Python实现。参考链接之所以放在前面，是因为这些链接的参考价值特别高，如果希望获得更多的了解，可以通过以下链接进行学习。时间线2021.03.25 优化2021.11.03权重优化定义(百度百科)A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短
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2023-11-29 17:17:38
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A*作为最常用的路径搜索算法，值得我们去深刻的研究。路径规划项目。先看一下维基百科给的算法解释：https://en.wikipedia.org/wiki/A*_search_algorithmA *是最佳优先搜索它通过在解决方案的所有可能路径（目标）中搜索导致成本最小（行进距离最短，时间最短等）的问题来解决问题。 ），并且在这些路径中，它首先考虑那些似乎最快速地引导到解决方案的路径。它是根据加权
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2023-06-29 11:52:31
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斐波那锲数列def fib(num):
a = 0
b = 1
n = 0
while n < num:
a, b = b , a + b
yield a
n += 1
print('done')
for i in fib(9):
print(i)
print(fib(9))杨辉三角def tr
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2023-06-21 22:26:05
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支持向量机算法（SVM）实战支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用于分类和回归问题的经典机器学习算法。SVM基于间隔最大化的思想来进行分类，即找到一个分类边界，使得不同类别的数据点到该分类边界的距离最大化。这个分类边界被称为“决策边界”或“超平面”。在本文中，使用Python和sklearn库来训练一个SVM分类器，并对鸢尾花数据集进行分类。加载数据集首先需要
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2024-05-14 11:59:46
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录冒泡排序冒泡排序图解选择排序选择排序的基本思想选择排序图解插入排序插入排序的基本思想插入排序图解希尔排序希尔排序法基本思想希尔排序示意图交换法移位法快速排序快速排序介绍快速排序法示意图以中间值为基准以数组中第一位数字为基准归并排序归并排序图解基数排序基数排序基本思想基数排序的图文说明各算法时间复杂度统计图 冒泡排序基本介绍：
推荐算法实例代码：1.数据处理过程，主要涉及数据的读取，文件data_process.pyimport pandas as pd
import os
import csv
def get_item_info(input_file):
"""
得到Item的信息
input_file: Item的文件地址
return:
dict： {itemID
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2023-08-11 22:03:46
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算法基础1、什么是算法？ 算法（Algorithm）：一个计算过程，解决问题的方法 2、复习：递归递归的两个特点： 调用自身 结束条件两个重要递归函数的对比： # 由大到小
def func3(x):
if x > 0 :
print(x)
func3(x-1)
# func3(5)
# 5 4 3 2 1
# 由小到大
def
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2024-05-15 21:47:52
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一、概述KNN(K-最近邻)算法是相对比较简单的机器学习算法之一，它主要用于对事物进行分类。用比较官方的话来说就是：给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。为了更好地理解，通过一个简单的例子说明。我们有一组自拟的关于电影中镜头的数据：那么问题来了，如果有一部电影 X，它的打戏为 3，吻戏为
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2023-08-14 15:19:46
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Apriori 算法原理以及python实现 Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的集合为k项集。项集出现的频率是包含项集的事务数，称为项集的频率。如果某项集满足最小支持度，则称它为频繁项集。（节选自百科）
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2023-10-07 23:24:58
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今天推荐一个Python学习的干货。几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。传送门在此：简单介绍下。算法的基本原理讲解部分，包括排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算法、禁忌搜索算法、加密算法等。这部分内容，主要介绍各种不同算法的原理，其中不少
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2023-11-26 14:13:31
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一、EM算法要解决的问题EM算法就是最大期望算法，用于解决无法观测隐性变量的概率模型求参数的问题。这句话是什么意思呢？举个例子，如果一个学校只有男生，假设男生身高符合正态分布，此时需要根据统计得到的男生身高计算出正态分布模型中的均值和方差，那么我们可以直接计算。但是如果学校既有男生也有女生，而且因为统计时的疏漏，无法区分统计的身高是男生还是女生的身高，此时要计算模型参数，就需要EM算法了。EM算法
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2023-10-12 08:33:24
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