【Python机器学习专栏】关联规则学习:Apriori算法详解
在数据分析和数据挖掘中,关联规则学习是一种非常重要的技术,它旨在从大型数据集中发现变量之间的关系。关联规则学习的最典型应用场景就是“购物篮分析”,通过了解哪些商品经常一起被购买,零售商可以制定更有效的销售策略。Apriori算法是关联规则学习中最常用的一种算法,本文将对Apriori算法进行详细的介绍,并通过Py...
【Python机器学习专栏】集成学习算法的原理与应用
在机器学习领域,集成学习(Ensemble Learning)是一种强大的技术,它通过组合多个基学习器(base learners)的预测结果来提高整体预测的准确性。集成学习不仅在分类问题中表现出色,而且在回归、聚类等其他机器学习任务中也具有广泛的应用。本文将介绍集成学习算法的基本原理,...
使用Python实现集成学习算法:Bagging与Boosting
集成学习是一种机器学习方法,它通过结合多个弱学习器来构建一个强大的模型,从而提高预测的准确性和稳定性。在本文中,我们将介绍两种常见的集成学习算法:Bagging(自举聚合)和Boosting(提升法),并使用Python来实现它们。 什么是Bagging和Boosting...

python关联规则学习:FP-Growth算法对药品进行“菜篮子”分析
产品可以根据销售者进行分类 在Evolution上,有一些顶级类别(“药品”,“数字商品”,“欺诈相关”等)细分为特定于产品的页面。每个页面包含不同供应商的几个列表。 我根据供应商同现关系在产品之间建立了一个图表,即每个节点对应于一种产品,其边权重由同时出售两种事件产品的供应商数量定义。因此,举例来说,如果有3个供应商同时出售甲斯卡林和4-AcO-DMT,那么我的图在甲斯卡林和4...

【Python深入学习】- 书籍推荐|数据结构和算法介绍|内建集合数据类型
个人主页: Aileen_0v0系列专栏:PYTHON学习系列专栏"没有罗马,那就自己创造罗马~"若把编写代码比作行军打仗,那么要想称霸沙场,不能仅靠手中的利刃,还需深谙兵法。Python是一把利刃,数据结构与算法则是兵法。只有熟读兵法,才能使利刃所向披靡,今天我想跟大家分享我的读书心得---<<Python数据结构与算法分析>>为什么选择这本书 1.原因学校没有教材,当....

如何自定义Python脚本算法组件_工业大脑(Industrial Intelligence)
Python脚本组件支持直接在画布上随拖随写代码、定义输入输出字段,形成一个代码黑盒。本文为您介绍如何自定义Python脚本算法组件。
Python学习之路-运算符(算法运算符)
#运算符的分类:1.算术运算符2.赋值运算符3.比较运算符(关系运算符)4.逻辑运算符5.条件运算符(三元运算符)今天我来学习算术运算符算数运算符的详细介绍:#+加法运算符(如果是两个字符串之间进行加法运算,则会进行拼串操作)a=10+3#计算print("a=",a) b='hello'+'python'#拼串print("b=",b)#-减法运算符a=10-3#计算print("a=",a)....

Python机器学习算法入门之简单感知器学习算法
问题背景 考虑一个问题:现在我们有一些过往核发信用卡的资料,包括用户个人信息和审核结果。根据这些资料,我们希望预测能不能给下一个用户发信用卡。用户基本信息如下: 这些基本信息组成了一个向量。不同的信息有不同的权重,设权重向量。我们希望构造一个函数来给用户的信用打分,并且,如果信用分超过了某个阈值,我们就认为这个客户是可靠的,可以给他发信用卡: 能发:不能:通过阶跃函数,进一步将这个过程函数化:.....

Python-OpenCV学习(十一)分水岭算法进行图像分割
分水岭算法进行图像分割:分水岭分割方法,是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法,其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌,图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度,每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆,而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面,刺穿一个小孔,然后把整个模型慢慢浸入水中,随着浸入的加深,每一个局部极小值的影响域慢慢向外....
Python-OpenCV学习(十)用GrabCUt算法进行图片前景的提取
用GrabCUt算法进行图片前景的提取(这个是之前解决词云图片问题的一种方法):grabCut算法的实现步骤为: 在图片中定义含有(一个或多个)物体的矩形。 矩形外的区域被自动认为是背景 对于用户定义的矩形区域,可用背景中数据来区分是前景还是背景 用高斯混合模型(GMM)来对被禁和前景见面,并将未定义的像素标记为可能的前景或背景 图像中的每一个像素都被看作通过通过虚拟变与周围像素连接,而每条边.....
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