18video性欧美19sex,欧美高清videosddfsexhd,性少妇videosexfreexxx片中国,激情五月激情综合五月看花,亚洲人成网77777色在线播放

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

機(jī)器學(xué)習(xí)之關(guān)聯(lián)分析介紹

RG15206629988 ? 來源:行業(yè)學(xué)習(xí)與研究 ? 2023-03-25 14:13 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用較多的技術(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)主流算法包括三種:關(guān)聯(lián)分析、分類分析、聚類分析。本文主要介紹關(guān)聯(lián)分析。

一、關(guān)聯(lián)分析概述

關(guān)聯(lián)分析可發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中隱藏的相關(guān)性(統(tǒng)計(jì)學(xué)的相關(guān)性分析不能直接發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的相關(guān)性,需先人為猜測各變量間可能相關(guān),再通過統(tǒng)計(jì)學(xué)計(jì)算相關(guān)性強(qiáng)弱),進(jìn)而描述事物同時(shí)出現(xiàn)的規(guī)律和模式,被描述出的規(guī)律和模式可應(yīng)用于市場營銷、事務(wù)分析等領(lǐng)域。

例如:某超市可通過關(guān)聯(lián)分析得出消費(fèi)者購買牛奶和購買面包隱含的相關(guān)性。如果有關(guān)購買牛奶和購買面包衡量指標(biāo)大于某一閾值,說明此二者相關(guān),超市可以通過將售賣牛奶和面包的貨架靠近或推出牛奶和面包的組合裝促銷。

二、置信度與支持度

置信度與支持度是關(guān)聯(lián)分析的衡量指標(biāo)。

置信度是指包含關(guān)聯(lián)規(guī)則所有特征(個(gè)人理解:特征可被理解為變量,包括自變量和因變量)的數(shù)據(jù)數(shù)量占包含自變量數(shù)據(jù)數(shù)量的比例。置信度高表示關(guān)聯(lián)規(guī)則所表示的自變量與因變量的相關(guān)性高。

支持度是指包含關(guān)聯(lián)規(guī)則的所有特征的數(shù)據(jù)數(shù)量占總數(shù)據(jù)數(shù)量的比例。支持度高表示關(guān)聯(lián)規(guī)則的出現(xiàn)頻率高,該關(guān)聯(lián)規(guī)則的重要性高。如果關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度高,但支持度低,表示該關(guān)聯(lián)規(guī)則出現(xiàn)頻率低,重要性低,利用價(jià)值低。

關(guān)聯(lián)分析需尋找支持度和置信度分別高于預(yù)先設(shè)定的支持度閾值和置信度閾值的關(guān)聯(lián)規(guī)則,該種關(guān)聯(lián)規(guī)則被稱為強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。不小于支持度閾值的關(guān)聯(lián)規(guī)則被稱為頻繁規(guī)則,不小于支持度閾值的特征集被稱為頻繁項(xiàng)集(項(xiàng)集可被理解為特征集,項(xiàng)、特征的具象化事物可以是商品,個(gè)人理解:頻繁規(guī)則和頻繁項(xiàng)集是一種事物兩個(gè)維度的表述)。

三、Apriori定律

在大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析中,如果采用枚舉的方式找出所有的頻繁項(xiàng)集,則計(jì)算效率較低。因此,關(guān)聯(lián)分析可通過以下定律,簡化頻繁項(xiàng)集的確定過程。

Apriori定律1:頻繁項(xiàng)集的子集也是頻繁項(xiàng)集。如圖一所示,如果{C,D,E}是頻繁項(xiàng)集,意味著{C,D,E}在大數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻率不小于支持度閾值,那么其子集如{C,D}在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻率也一定不小于支持度閾值,即為頻繁項(xiàng)集。

1c18de38-cac8-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

圖一,圖片來源:嗶哩嗶哩《數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論》

Apriori定律2:非頻繁項(xiàng)集的超集(個(gè)人理解:某集合的超集是包含該集合的集合)也不是頻繁項(xiàng)集。如圖二所示,如果{A,B}不是頻繁項(xiàng)集,意味著{A,B}在大數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻率小于支持度閾值,那么其超集如{A,B,C}在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻率也一定小于支持度閾值,即不是頻繁項(xiàng)集。

1c37974c-cac8-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

圖二,圖片來源:嗶哩嗶哩《數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論》

以上兩定律在Apriori算法中被應(yīng)用,Apriori算法是一種關(guān)聯(lián)分析算法。

四、關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)步驟

(1)找出所有的頻繁項(xiàng)集。

(2)根據(jù)頻繁項(xiàng)集生成頻繁規(guī)則。

(3)根據(jù)置信度指標(biāo)進(jìn)一步篩選頻繁規(guī)則。

五、確定候選項(xiàng)集的注意事項(xiàng)

在選擇候選項(xiàng)集(個(gè)人理解:候選項(xiàng)集指未進(jìn)行置信度篩選的頻繁項(xiàng)集)需注意:

(1)應(yīng)當(dāng)避免產(chǎn)生太多不必要的候選項(xiàng)集。

(2)候選項(xiàng)集中不遺漏頻繁項(xiàng)集。

(3)不產(chǎn)生重復(fù)候選項(xiàng)集。





審核編輯:劉清

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)

    關(guān)注

    66

    文章

    8533

    瀏覽量

    136024
  • Apriori算法
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    14

    瀏覽量

    10722

原文標(biāo)題:大數(shù)據(jù)相關(guān)介紹(24)——機(jī)器學(xué)習(xí)之關(guān)聯(lián)分析

文章出處:【微信號(hào):行業(yè)學(xué)習(xí)與研究,微信公眾號(hào):行業(yè)學(xué)習(xí)與研究】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    如何應(yīng)對負(fù)載的關(guān)聯(lián)性和動(dòng)態(tài)變化?

    應(yīng)對負(fù)載的關(guān)聯(lián)性(多負(fù)載相互影響)和動(dòng)態(tài)變化(負(fù)載新增 / 老化 / 工藝調(diào)整),需建立 “關(guān)聯(lián)映射→動(dòng)態(tài)監(jiān)測→聯(lián)動(dòng)調(diào)整→持續(xù)優(yōu)化” 的閉環(huán)體系,核心是從 “孤立分析單負(fù)載” 轉(zhuǎn)向 “系統(tǒng)性管理負(fù)載
    的頭像 發(fā)表于 10-10 17:06 ?354次閱讀

    機(jī)器學(xué)習(xí)模型市場前景如何

    當(dāng)今,隨著算法的不斷優(yōu)化、數(shù)據(jù)量的爆炸式增長以及計(jì)算能力的飛速提升,機(jī)器學(xué)習(xí)模型的市場前景愈發(fā)廣闊。下面,AI部落小編將探討機(jī)器學(xué)習(xí)模型市場的未來發(fā)展。
    的頭像 發(fā)表于 02-13 09:39 ?532次閱讀

    人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)以及Edge AI的概念與應(yīng)用

    與人工智能相關(guān)各種技術(shù)的概念介紹,以及先進(jìn)的Edge AI(邊緣人工智能)的最新發(fā)展與相關(guān)應(yīng)用。 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)代科技的核心技術(shù) 人工智能(AI)和機(jī)器
    的頭像 發(fā)表于 01-25 17:37 ?1401次閱讀
    人工智能和<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>以及Edge AI的概念與應(yīng)用

    嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用特性與軟件開發(fā)環(huán)境

    設(shè)備和智能傳感器)上,這些設(shè)備通常具有有限的計(jì)算能力、存儲(chǔ)空間和功耗。本文將您介紹嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用特性,以及常見的機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)軟件與開發(fā)
    的頭像 發(fā)表于 01-25 17:05 ?1019次閱讀
    嵌入式<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>的應(yīng)用特性與軟件開發(fā)環(huán)境

    【「具身智能機(jī)器人系統(tǒng)」閱讀體驗(yàn)】+兩本互為支持的書

    最近在閱讀《具身智能機(jī)器人系統(tǒng)》這本書的同時(shí),還讀了 《計(jì)算機(jī)視覺PyTorch數(shù)字圖像處理》一書,這兩本書完全可以視為是互為依托的姊妹篇。《計(jì)算機(jī)視覺PyTorch數(shù)字圖像處理》是介紹
    發(fā)表于 01-01 15:50

    傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法和應(yīng)用指導(dǎo)

    在上一篇文章中,我們介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵概念術(shù)語。在本文中,我們會(huì)介紹傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和多
    的頭像 發(fā)表于 12-30 09:16 ?1667次閱讀
    傳統(tǒng)<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>方法和應(yīng)用指導(dǎo)

    【「具身智能機(jī)器人系統(tǒng)」閱讀體驗(yàn)】1.全書概覽與第一章學(xué)習(xí)

    了解具身智能機(jī)器人相關(guān)的知識(shí),我感到十分榮幸和幸運(yùn)。 全書簡介 本書以循序漸進(jìn)的方式展開,通過對具身智能機(jī)器人技術(shù)的全方位解析,幫助讀者系統(tǒng)化地學(xué)習(xí)這一領(lǐng)域的核心知識(shí)。 首先在第一部分,介紹
    發(fā)表于 12-27 14:50

    如何選擇云原生機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)

    當(dāng)今,云原生機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)因其彈性擴(kuò)展、高效部署、低成本運(yùn)營等優(yōu)勢,逐漸成為企業(yè)構(gòu)建和部署機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的首選。然而,市場上的云原生機(jī)器
    的頭像 發(fā)表于 12-25 11:54 ?637次閱讀

    《具身智能機(jī)器人系統(tǒng)》第7-9章閱讀心得具身智能機(jī)器人與大模型

    醫(yī)療領(lǐng)域,手術(shù)輔助機(jī)器人需要毫米級的精確控制,書中有介紹基于視覺伺服的實(shí)時(shí)控制算法,以及如何利用大模型優(yōu)化手術(shù)路徑規(guī)劃。工業(yè)場景中,協(xié)作機(jī)器人面臨的主要挑戰(zhàn)是快速適應(yīng)新工藝流程。具身智能通過在線
    發(fā)表于 12-24 15:03

    zeta在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用 zeta的優(yōu)缺點(diǎn)分析

    在探討ZETA在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用以及ZETA的優(yōu)缺點(diǎn)時(shí),需要明確的是,ZETA一詞在不同領(lǐng)域可能有不同的含義和應(yīng)用。以下是根據(jù)不同領(lǐng)域的ZETA進(jìn)行的分析: 一、ZETA在機(jī)器
    的頭像 發(fā)表于 12-20 09:11 ?1506次閱讀

    基于PYNQ和機(jī)器學(xué)習(xí)探索MPSOC筆記

    新版本中,不僅僅介紹了MPSOC的體系結(jié)構(gòu)和應(yīng)用場景,更是結(jié)合當(dāng)前應(yīng)用最廣的PYNQ框架和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用進(jìn)行分析。作為一本不可多得的免費(fèi)電子英文書籍,本書既是使用Zynq MPSoC的開
    的頭像 發(fā)表于 11-16 11:32 ?974次閱讀
    基于PYNQ和<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>探索MPSOC筆記

    什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法能解決哪些問題?

    計(jì)算機(jī)系統(tǒng)自身的性能”。事實(shí)上,由于“經(jīng)驗(yàn)”在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中主要以數(shù)據(jù)的形式存在,因此機(jī)器學(xué)習(xí)需要設(shè)法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析學(xué)習(xí),這就使得它逐漸成為智能數(shù)據(jù)
    的頭像 發(fā)表于 11-16 01:07 ?1394次閱讀
    什么是<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>?通過<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>方法能解決哪些問題?

    NPU與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的關(guān)系

    在人工智能領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)算法是實(shí)現(xiàn)智能系統(tǒng)的核心。隨著數(shù)據(jù)量的激增和算法復(fù)雜度的提升,對計(jì)算資源的需求也在不斷增長。NPU作為一種專門為深度學(xué)習(xí)機(jī)器
    的頭像 發(fā)表于 11-15 09:19 ?1717次閱讀

    eda在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用

    機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中,數(shù)據(jù)預(yù)處理和理解是成功構(gòu)建模型的關(guān)鍵。探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)是這一過程中不可或缺的一部分。 1. 數(shù)據(jù)清洗 數(shù)據(jù)清洗 是機(jī)器學(xué)習(xí)
    的頭像 發(fā)表于 11-13 10:42 ?1216次閱讀

    具身智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系

    具身智能(Embodied Intelligence)和機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)是人工智能領(lǐng)域的兩個(gè)重要概念,它們之間存在著密切的關(guān)系。 1. 具身智能的定義 具身智能是指智能體
    的頭像 發(fā)表于 10-27 10:33 ?1439次閱讀