常见面试之机器学习算法思想简单梳理

转载 于 2014-04-16 21:51:56 发布 · 1.2k 阅读 · 0

本文介绍了FPGrowth算法的工作原理及实现过程，包括如何构造FP_Tree及其条件模式基，通过递归挖掘频繁项集。此外还提供了丰富的参考资料，帮助读者深入理解算法细节。

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　　然后从频率最小的单项P开始，找出P的条件模式基，用构造FP_Tree同样的方法来构造P的条件模式基的FP_Tree，在这棵树上找出包含P的频繁项集。

　　依次从m,b,a,c,f的条件模式基上挖掘频繁项集，有些项需要递归的去挖掘，比较麻烦，比如m节点，具体的过程可以参考博客：Frequent Pattern 挖掘之二(FP Growth算法)，里面讲得很详细。


　　参考资料：

　　 Harrington, P. (2012). Machine Learning in Action, Manning Publications Co.

      最近邻算法（维基百科）

      马氏距离（维基百科）

　　 聚类（百度百科）

      https://www.coursera.org/course/ml

      SVD在推荐系统中的应用

      吴军 and 谷歌 (2012). 数学之美, 人民邮电出版社.

      2010龙星计划：机器学习 对应的视频教程：2010龙星计划机器学习视频教程

      GBDT（MART） 迭代决策树入门教程 | 简介

      Ng的cs229课程资料

      斯坦福大学公开课 ：机器学习课程

      Frequent Pattern 挖掘之二(FP Growth算法)

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【项目概述】本资源提供了一套完整的拼多多电商平台数据采集系统，包含商品信息与用户评论等全方位数据抓取功能。项目文件包含经过验证的源代码及详尽的技术文档。 【项目资质】 1. 本作品在学术评审中获得优异评价，经由专业教师指导完善，最终答辩评分达到95分的优秀等级 2. 所有程序模块均经过严格测试，确保各功能模块运行稳定可靠后方才发布 3. 适用对象包括：高等院校计算机科学与技术、人工智能、信息工程、自动化控制、物联网工程等相关专业的师生及科研人员，同时适用于企业技术研发部门。本系统既可作为教学实践的典型案例，也可作为毕业设计、课程项目、课题研究的基础框架 4. 具备编程基础的用户可基于现有架构进行功能扩展与二次开发，亦可直接应用于学术研究或工程实践 本资源致力于促进技术交流与知识共享，欢迎相关领域研究者共同探讨数据采集技术的最新发展与应用实践。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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