timothyzh的专栏

一、从数据分析（data analysis）讨论 预测问题（prediction problems）的两个主要类型是分类（classification）和数值预测（numeric prediction）。   这些问题都会涉及到训练数据集（training dataset）。从数据库的角度看，数据集中的每个元素称作训练元组（training tuple）；而在机器学习中，这些元素则称为训练样

一、关联规则的概念 关联规则（association rules）就是从frequent patterns中发现的规律。而frequent patterns就是在数据集中频繁出现的patterns（例如，itemsets, subsequences, substructures）。在实际的association rules挖掘中，有以下几个基本定义： 1. session：有1个unique

1. 混淆矩阵和统计量 用缩写分别表示图中各个单元格中表示的个体数量， TP: true positives FP: false positives FN: false negatives TN: true negatives 另外，还有表示实际类别的个体数量， P: positive samples = TP+FN N: negative samples = FP+TN 最