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  • 第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集

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  • 科学计算和数据分析

    科学计算和数据分析 用来进行科学计算和数据分析的库。 astropy:一个天文学 Python 库。官网 bcbio-nextgen :这个工具箱为全自动高通量测序分析提供符合最佳实践的处理流程。官网 bccb:生物分析相关代码集合。官网 Biopython:Biopython 是一组可以免费使用的用来进行生物计算的工具。官网 blaze :...
  • 附录一、有用的 Python 数据科学包

    附录一、有用的 Python 数据科学包 数据科学模块 核心包 文本挖掘 数学和统计学 网络爬虫 可视化库 图论/网络 深度学习 标准库的有用部分 基本工具 实用函数 文件格式 数据对象 附录一、有用的 Python 数据科学包 原文:Useful Python Packages for Data Science 译者...
  • 4. Apriori

    数据挖掘十大算法—Apriori算法 数据挖掘十大算法—Apriori算法 来源:http://blog.csdn.net/u011067360/article/details/24810415 一、Apriori 算法概述 Apriori 算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则的频繁项集的 算法,它是由Rakesh Agrawal 和Ram...
  • 设计理念

    设计理念 产品能力 产品特点 设计理念 快数据平台是一站式云原生数据中台,旨在通过产品化的方式,帮助企业快速构建数据共享能力中心。 平台提供建设数据中台所需的各种工具,完整覆盖离线计算、实时计算、数据治理等能力,满足数据采集、数据萃取、数据挖掘、数据质量、数据地图、数据 API 等各层次应用需求,从而解放开发人员的生产力,极大缩短数据价值的萃取过...
  • Introduction

    设计模式 设计模式 Sunny在CSDN技术博客中陆续发表了100多篇与设计模式学习相关的文章,涵盖了七个面向对象设计原则和24个设计模式(23个GoF设计模式 + 简单工厂模式),为了方便大家学习,http://quanke.name 现将所有文章的进行了整理,方便大家下载阅读,希望能给各位带来帮助! 阅读地址:http://gof.quan...
  • 关联规则学习(Association Rule Learning)

    Deeplearning Algorithms tutorial 关联规则学习(Association Rule Learning) Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列,在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗,覆盖无人驾驶、智能助手、图像...
  • Akka使用实例

    Akka使用实例 以下是Akka被部署到生产环境中的领域 事务处理 (在线游戏,金融/银行业,贸易,统计,赌博,社会媒体,电信) 服务后端 (任何行业,任何应用) 并发/并行 (任何应用) 仿真 批处理 (任何行业) 通信Hub (电信, Web媒体, 手机媒体) 游戏与博彩 (MOM, 在线游戏, 博彩) 商业智能/数据挖掘/通用密集计算 ...
  • 小结

    小结 小结 现在你应该对 Atom 是什么, 打算用它做什么有了基本的认识。你应该已经安装并且能用它来做一些最简单的文本编辑了。 你已经做好了挖掘更多有趣东西的准备。
  • 12. 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集

    第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 前言 FP-growth 算法简介 FP-growth 算法步骤 FP树 介绍 FP-growth 原理 FP-growth 代码讲解 第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 前言 在 第11章 时我们已经介绍了用 Apriori 算法发现 频繁项集 与...