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RSS订阅原创 关联分析概述
关联分析1：关联分析概述1. 1关联分析前言在去杂货店买东西的过程中，实际包含了很多机器学习的当前及未来应用，这包括物品的展示方式、购物之后优惠券的提供以及用户忠诚度计划，等等。他们都离不开大量数据的分析。商品希望从顾客身上获得尽可能多的利润，所以他们必然会利用各种技术来达到这一目的。通过查看哪些商品经常一起购买，可以帮助商店了解用户的购买行为。这种从数据海洋中抽取的知识可以用于商品定价、市场促销、存货管理等环节。从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称为关联分析或者关联规则学习。这里的主要问题在
2021-02-02 16:25:09
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原创 K均值聚类
K-均值聚类算法1. 什么是K均值聚类算法K均值聚类（k-means）是基于样本集合划分的聚类算法。K均值聚类将样本集合划分为k个子集，构成k个类，将n个样本分到k个类中，每个样本到其所属类的中心距离最小，每个样本仅属于一个类，这就是k均值聚类，同时根据一个样本仅属于一个类，也表示了k均值聚类是一种硬聚类算法。2：K均值聚类算法的过程2.1 k均值聚类的算法过程输入：n个样本的集合输出：样本集合的聚类过程：（1）初始化。随机选择k的样本作为初始聚类的中心。（2）对样本进行聚类。针对初始化时
2021-01-28 11:14:47
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原创 机器学习概述
1 机器学习初识1. 什么是机器学习？机器学习其实是用数据回答问题，可理解为使用数据，回答问题。使用数据是指训练系统，回答问题是指依据训练的系统做出预测与分类。训练是指使用数据了解用户习惯，并不断完善预测模型，而预测模型则可以对未知的数据进行预测并回答一系列问题。数据越多，模型则会被训练的越好，预测的结果越准确，所以在机器学习中最重要的就是数据，不管是机器学习还是大数据，所有的内容均与数据息息相关。数据并不局限于数字，还包括文本，图像，视频等。简单来说，机器学习就是从历史数据中学习规律，然后将规
2021-01-28 11:00:49
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空空如也
空空如也
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