前面和大家分享的分类算法属于有监督学习的分类算法，今天继续和小伙伴们分享无监督学习分类算法---聚类算法。聚类算法也因此更具有大数据挖掘的味道聚类算法本质上是基于几何距离远近为标准的算法，最适合数据是球形的问题，首先罗列下常用的距离：绝对值距离（又称棋盘距离或城市街区距离）Euclide距离（欧几里德距离，通用距离）Minkowski 距离（闵可夫斯基距离），欧几里德距离 (q=2)、绝对值距离(q=1)和切比雪夫距离(q=无穷大...
这篇文章主要介绍了PHP数据分析引擎计算余弦相似度算法,结合具体实例形式分析了php计算余弦相似度的操作步骤与相关实现技巧,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了PHP数据分析引擎计算余弦相似度算法。分享给大家供大家参考，具体如下：关于余弦相似度的相关介绍可参考百度百科：余弦相似度<?php
/*** 数据分析引擎* 分析向量的元素 必须和基准向量的元素一致，取最大个数，分析向量不足元素以0填补。* 求出分析向量与基准向量的余弦...
本文实例讲述了PHP数据分析引擎计算余弦相似度算法。分享给大家供大家参考，具体如下：
关于余弦相似度的相关介绍可参考百度百科：余弦相似度
<?php
/*** 数据分析引擎* 分析向量的元素 必须和基准向量的元素一致，取最大个数，分析向量不足元素以0填补。* 求出分析向量与基准向量的余弦值* @author yu.guo@okhqb.com*/
/*** 获得向量的模* @param unknown_type $array 传入分析数据的基准点的N维向量。|eg:array(1,1,1,1,1);*/
fu...
文章目录
第四章 分类1.分类基本概念2.预测任务3.模型分类生成模型判别模型
4.经典分类方法4.1 决策树引入：高尔夫问题引入小结决策树构建决策树构造具体流程属性选择度量信息增益信息增益率
过拟合问题4.2 KNN算法什么是KNN算法？KNN基本思想KNN算法过程算法计算步骤算法的优缺点KNN的常见问题
4.3 朴素贝叶斯什么是贝叶斯分类算法？第四章 分类
1.分类基本概念
分类是一种数据分析形势，它提取刻画重要数据类的模型，这种模型叫分...
R语言Apriori算法
**项目要求：**Project Start**规则生成和可视化** 我们需要安装arules and arulesViz包。项目要求：
生成频繁项目集满足下面条件： – The minimum support threshold as 0.02 – The minimum length of the itemsets as 1 – The maximum length of the itemsets as 10
生成的关联规则满足下面条件： – The minimum support threshold as 0.001 – The minimum confidence threshold as 0.6
Project Start
# 下...
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府
本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下：
前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。
代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。
发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定...
新的学习路径：基于泰迪云课程，对数据分析和数据建模，机器学习算法进行统筹，接着是基于大数据的数据挖掘泰迪云代码已经下载，对相关内容进行应用和学习
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltdata = pd.read_excel(jiemo.xls) # 导入当前文件夹下的58.csv数据文件
df=pd.DataFrame(data)df1=df.dropna()
df1[平方]=df1[平方].str.replace("㎡","")
df1[价格/每平方米]=df1[价格]/df1[平方].astype(int) d1=df1[地址]
category = pd.Categorical(d1)
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
le.fit(category)
d1=le....
理解
特点
作用
最小化一个损失函数
最大化一个效用函数：梯度上升法
随机梯度下降法
以单个数据作为梯度下降的依据
优点
批量梯度下降法
以整体数据作为每次梯度下降的方向的根据
小批量梯度下降法...
In?[1]:??
?
?
?from sklearn import datasets??In?[2]:??
?
?
?boston = datasets.load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
#去除不真实的数据
X = X[y < 50]
y = y[y < 50]
???In?[3]:??
?
?
?from sklearn.model_selection import train_test_split #载入数据切分工具??In?[5]:??
?
?
?X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size = 0.2,random_state=666)
#切分数据??In?[6]:??
?
?
?from...
理解 以a b为变量，预测值与真值的差的平方和为结果的函数 参数学习的基本方法：找到最优参数使得预测与真实值差距最小 假设可以找到一条直线 y = ax+b 使得预测值与真值的差的平方和最小 故事 假设你面前有一堆男人 这些男人的基本信息全部掌握，包括他们的年收入 简单线性回归 简单线性回归的思想就是：假设你相信，这些男人的身高越高，年收入越高，然后找到一个一元线性方程 ，让这个方程猜得最准，然后 把这个方程记...
import numpy as np
from sklearn import datasets# 载入数据包??In?[2]:??
?
?
?digits = datasets.load_digits()#读取数据
X = digits.data#定义X
y = digits.target#定义y??In?[3]:??
?
?
?from sklearn.model_selection import train_test_split #载入数据切分工具??In?[4]:??
?
?
?X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size = 0.2)#数据切分???Signature: train_test_split(arrays, *options) Docs...
需求：比如有一个网站，记录下了每次请求的访问的耗时，需要统计tp50，tp90，tp99
tp50：50%的请求的耗时最长在多长时间
tp90：90%的请求的耗时最长在多长时间
tp99：99%的请求的耗时最长在多长时间
建立mappingsPUT /website
{
"mappings": {
"logs": {
"properties": {
"latency": {//响应时间
"type": "long"
},
"province": {...
处理逻辑：
按number去处理
先遍历所有的number挨个去找有没有在列表里的，在列表里的拿出另外一个append
把number去除的列表
li = []
with open(rF:\数据分析专用\通话圈分析\new\test1.txt, r) as f:lines = f.readlines()for line in lines:li.append(line.strip().split(\t))b = len(li)
for i in range(b):for j in range(b):x = list(set(li[i] + li[j]))y = len(li[j]) + len(li[i])if i == j or li[i] == 0 or li[j] == 0...
