10.3 展示事务及关联 R的arule包使用自带的transactions类型来存储事务数据类型。...，前者表示规则的频率代表两个项集同时出现在一个事务中的概率。...这两个指标仅对规则强弱判断有效，一些规则也可能是冗余的，提升度可以评估规则的质量。支持度代表了特定项集地事务数据库中的所占比例，置信度是规则的正确率，提升度是响应目标关联规则与平均响应的比值。...，去冗余，发现这些规则中真正有意义的信息。...FP-Growth也是应用非常广的一种关联规则挖掘算法，与Eclat算法相似，也是采用深度优先搜索策略来计算项集支持度，暂时没包支持？2021了，或许有了吧。
B$ 是有效规则，或者说这条规则是没有价值的，因此不应该如本文开头处啤酒与尿布的案例中那样将 $A$ 与 $B$ 一起销售。...加载数据集 $R$ 语言中，$arules$ 包提供了 $Apriori$ 算法的实现。...然后使用 $arules$ 包的 $read.transactions$ 方法加载数据集并存于名为 $transactions$ 的稀疏矩阵中，如下 1 transactions 的支持度阈值与置信度阈值。...支持度与置信度阈值可筛选出强关联规则 《机器学习》系列文章 机器学习（一） 从一个R语言案例学线性回归 机器学习（二） 如何做到Kaggle排名前2% 机器学习（三） 关联规则R语言实战Apriori
关于R的一个比较准确的描述是：R是一门用于统计计算和作图的语言，它不单是一门语言，更是一个数据计算与分析的环境。...从R的普及来看，国外的普及度要明显好于国内，跟盗版windows的泛滥会影响linux在中国的普及一样的道理，破解的matlab与SPSS的存在也影响了R在中国的使用人群。...R自带的函数package.skeleton可以自动帮你生成这些目录，但它需要一些现成的函数对象或文件作启动，为了顺序说明整个过程，这里没有使用。...DESCRIPTION文件描述包的meta信息；R目录下面存放R脚本文件，里面的函数可导出作为包函数库提供给外部使用；如果要在包里放一些试验数据，可以放在data目录里，常用是以csv格式存放，在R终端里...) [3] 纽约时报的报道Data Analysts Captivated by R’s Power [4] R Graphics [5] arules package [6] e1072 package
排名 什么是最流行的机器学习包（ML packages）？让我们来看一下基于包下载量（package downloads）和社交网站活跃度的排名。...它是一个用于创建机器学习工作流的通用软件包，能很好地与一些算法特定的软件包（排名靠后）整合在一起。...但是，如果你喜欢 R 的数据操作能力（就像在 tidyverse 中），那么你就可以使用这些软件包做一些功能强大的模型，而不用切换到 python。...party 用于二叉树的递归分割和可视化，arules 则用于关联挖掘。支持向量机（SVMs）和其他的内核方法则部署在 kernlab 中。...方法 接下来，我们描述一下这种排名所使用的方法。 步骤 1: 获得 机器学习包的详尽列表 一开始，我们设想我们的排名综合考虑了包下载量、Stack Overflow 和 Github 活跃度。
本文大纲： 问题背景 数据获取 数据信息描述 分词分析 短评文本词汇关联分析 存在的问题 用的到R package有： Rwordseg：中文分词 wordcloud：词频可视化 arules & arules...数据信息描述 library(Rwordseg) library(wordcloud) library(arules)library(arulesViz)short 函数分词,词语长度至少为2。...Rwordseg是中科院分词系统ictclas的开源版本Ansi的R接口。...存在的问题 在进行分析的过程中，发现不少问题： 1. 数据完整性问题。
在关联分析(1):概念及应用中我们介绍了关联分析的基本概念及应用场景，关联分析(2):Apriori产生频繁项集我们介绍了Apriori算法的原理，本篇文章我们将进行关联分析的R语言演示。...R语言实现 我们对UCI机器学习库上下载的美国众议院议员投票记录数据，进行关联分析。在R中，可以直接调用arules包中的apriori()函数训练模型。 导入包与数据。...通过subset()函数，我们可以找到与某一项相关的规则。...%inspect(sort(data_rules, by="support")[1:10]) %与V15=crime:n相关的规则 crime_n度，表示前件存在后件发生的概率，是前件不存在但后件发生的倍数。
作者 CDA 数据分析师 关联规则挖掘是数据挖掘中成果颇丰而且比较活跃的研究分支。采用关联模型比较典型的案例是“尿布与啤酒”的故事。...在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，超市也因此发现了一个规律，在购买婴儿尿布的年轻父亲们中，有30%～40%的人同时要买一些啤酒。...于是，同学们填出来的结果是这样的： 学号 喜欢的歌手 13*34 梁静茹 13*45 邓紫棋 …… …… 为了计算歌手之间的相关规则，我们可以调用R语言的arules包来进行计算，代码如下： ##...### code start ##### # 加载包 library(arules)#加载程序包arules，当然如果你前面没有下载过这个包，就要先install.packages(arules) setwd...("G:\\公文包\\R语言 关联分析")#这里设置你自己的工作路径 # 加载数据 singer <- read.csv("singer1.csv") # 将数据转换为arules关联规则方法apriori
本安装手册中，安装目录规划在/home/yashan 下，由 yashan 用户执行软件包下载时自行创建。...本安装手册中，HOME 目录和 DATA 目录均规划在/data/yashan 下，yashan 用户需要对该目录拥有全部权限，可执行如下命令授权：Copied!...Note：DATA 目录包括的部分日志文件具体见日志管理中日志分类章节描述。...Note：为避免运行日志跟数据文件 IO 相互影响，建议将数据库的运行日志与数据文件路径配置到不同的物理盘上。...若各服务器上同一路经所对应的 WWID 不一致，说明其挂载的磁阵不是同一个 LUN，请联系网络管理员处理。
，因为它向使用包的用户描述了我们在使用此软件包时设置的「权限」和「限制」。...files files 字段是一个「文件模式数组」，描述当「我们的包作为依赖项安装时要包含的文件」。 文件模式遵循与.gitignore 类似的语法。...type 此字段描述了当前软件包中的.js 文件应该被视为 ESM 还是 commonjs。我们可以为 ESM 设置module类型，并为非ESM 软件包设置 commonjs。...❞ package-lock.json 文件还包括每个软件包内容的加密哈希，这确保安装的软件包未被篡改，并且与软件包作者发布的确切相同的软件包。...当我们运行 npm install 时，npm 使用 package-lock.json 中的信息确定要安装的软件包的确切版本，并以与原始安装相同的顺序和相同的依赖项安装它们。
，因为它向使用包的用户描述了我们在使用此软件包时设置的权限和限制。...files files 字段是一个文件模式数组，描述当我们的包作为依赖项安装时要包含的文件。 文件模式遵循与.gitignore 类似的语法。...type 此字段描述了当前软件包中的.js 文件应该被视为 ESM 还是 commonjs。我们可以为 ESM 设置module类型，并为非ESM 软件包设置 commonjs。...package-lock.json 文件还包括每个软件包内容的加密哈希，这确保安装的软件包未被篡改，并且与软件包作者发布的确切相同的软件包。...当我们运行 npm install 时，npm 使用 package-lock.json 中的信息确定要安装的软件包的确切版本，并以与原始安装相同的顺序和相同的依赖项安装它们。
软件包（Package）是一个包含软件程序及其相关文件的归档单元，用于在操作系统中安装、配置、更新和卸载软件。它通常包括程序的二进制文件、库文件、配置文件以及元数据（如依赖关系和版本信息）。...在 Linux 系统中，软件包是操作系统和用户软件的基础。通过软件包管理器，用户可以方便地管理和维护系统中的软件。...apt（Advanced Package Tool）是 Ubuntu 和其他基于 Debian 的 Linux 发行版中用于管理软件包的工具。...查看变量值： 可以查看和修改内存中变量的值，帮助了解程序的运行状态。...4.3 常用 GDB 指令表 命令 缩写 功能描述 示例 运行与调试控制 run r 启动程序并运行 run arg1 arg2 start 无 从程序入口运行并暂停在main start continue
提升是A和B的共存超过独立的A和B并存的预期概率的因素。因此，提升越高，A和B一起发生的机会就越高。 让我们看看如何使用R获取规则，置信度，提升度等。...例 交易数据 与数据框不同，使用head(Groceries)不会在数据中显示交易项目。要查看交易，请改用inspect()函数。...library(arules) class(Groceries) #> [1] "transactions" #> attr(,"package") #> [1] "arules" inspect(head...提升为18（见rules_lift上文）的规则意味着，与假设无关的购买相比，LHS和RHS中的物品一起购买的可能性要高18倍。 如何控制输出中的规则数量？...rules <- rules[-subsetRules] #删除规则子集 如何查找与给定项目相关的规则？ 这可以通过修改函数中的appearance参数来实现apriori()。
、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，广泛应用于IT互联网各个领域，而近年的大数据与人工智能，机器学习/深度学习，整个生态最活跃支持度最高的编程语言也是Python。...下方是 Python速查表 主要内容： 变量与数据类型 字符串 列表 Numpy数组 容器 流程控制 字典/列表推导式 遍历 函数定义 类 正则表达式 二、SQL 速查表：http://showmeai.tech...R可以在UNIX、Windows和Mac OS等各种平台上编译和运行，还提供了根据用户要求自动安装所有软件包的工具。...，常用函数、数据透视表、VLookUp、图表制作等功能也频繁被用于数据的预览、整理和分析。...六、Apache Spark 官网：https://spark.apache.org/ 最大的大型数据处理引擎之一，该工具在Hadoop集群中执行应用程序的内存速度快100倍，磁盘速度快10倍，该工具在数据管道和机器学习模型开发中也很流行
篮分析的传统线性回归之间的主要差别的差别，对于离散数据的相关性分析； 常见的关联规则： 关联规则：牛奶=>卵子【支撑=2%，置信度=60%】 支持度：分析中的所有事务的2%同一时候购买了牛奶和鸡蛋，需设定域值...与关联分析相关的专业术语包含： 项集：项（商品）的集合 k-项集：k个项组成的项集 频繁项集：满足最小支持度的项集。...{I1,I2}出现了4次，故置信度为2/4=50% 类似能够算出： 利用R进行购物篮分析，R中关联分析函数为arules,我们採用内置的Groceries的数据集（例如以下）。...Inspect(Groceries) 详细的R语言实现例如以下： library(arules) data(Groceries) frequentsets=eclat(Groceries,parameter...)) inspect(rules) 由此可见购物篮就完毕，当中lift是相关度指标，lift=1表示L和R独立，lift越大表明L和R在同一购物篮绝非偶尔现象，更加支持我们的购物篮决策。
apt install package_name安装软件包。在Arch系发行版中使用pacman：pacman -Syu更新系统。pacman -S package_name安装软件包。...yum install package_name安装软件包。使用rpm直接安装RPM包：rpm -i package_name.rpm安装RPM包。...47. whatis - 显示命令描述whatis命令用于显示命令的简短描述。whatis ls显示ls命令的简短描述。...: 安装软件包pacman -Syu: 更新系统（Arch系）pacman -S package_name: 安装软件包yum update: 更新系统（Red Hat系）yum install package_name...、源代码和手册页位置whatis - 显示命令描述 whatis command: 显示命令的简短描述top - 实时显示系统资源使用情况 top: 显示实时系统资源使用情况useradd 和 usermod
一起使用：-R, --recursive 移除软件包： 移除软件包但保留其配置文件：dpkg -r package-name （–remove） 清除软件包的所有文件（包括配置文件）：dpkg -P package-name...apt 相关文件 /var/lib/dpkg/available 文件包含软件包的描述信息，包括当前系统所使用的 Debian 安装源中的所有软件包，包括已安装和未安装的软件包。...搜索软件包 apt-cache search search_term 此命令将搜索软件包的名称和描述中包含指定关键字的所有软件包。...显示软件包信息 apt-cache show package_name 此命令将显示指定软件包的详细信息，包括版本、描述、依赖关系等。...这些是一些常用的 apt 命令，你可以通过在终端中运行 man apt-get 命令查看 apt 命令的完整手册页。
提升是A和B的共存超过独立的A和B并存的预期概率的因素。因此，提升越高，A和B一起发生的机会就越高。 让我们看看如何使用R获取规则，置信度，提升度等。...例 交易数据 与数据框不同，使用head(Groceries)不会在数据中显示交易项目。要查看交易，请改用inspect()函数。...library(arules)class(Groceries)#> [1] "transactions"#> attr(,"package")#> [1] "arules"inspect(head(Groceries...提升为18（见rules_lift上文）的规则意味着，与假设无关的购买相比，LHS和RHS中的物品一起购买的可能性要高18倍。 如何控制输出中的规则数量？...rules <- rules[-subsetRules] #删除规则子集 如何查找与给定项目相关的规则？ 这可以通过修改函数中的appearance参数来实现apriori()。
关联规则的强度用支持度（support）和自信度(confidence)来描述，关联规则是否可用，使用提升度(Lift)来描述。...支持度（Support） support(X->Y)=集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数/数据的个数 例如： support({啤酒->尿布})=啤酒和尿布同时出现的次数/记录数...自信度（Cconfidence） confidence(X->Y)=集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数/集合X出现的个数 例如： confidence({啤酒}->{尿布})=...啤酒和尿布同时出现的次数/啤酒出现的次数 提升度(Lift) 度量规则是否可用的指标，描述的是相对于不用规则，使用规则可以提高多少，有用的规则的提升度大于1 计算公式=lift({A→B})=confidence...=0.5)) x 训练样本 parameter模型参数 support 最小支持度 confidence最小自信度 以经典的啤酒尿布为例，看看在R中如何实现关联规则算法 data <- read.transactions
关联规则挖掘是一种流行的数据挖掘方法，在R语言中为扩展包arules。然而，挖掘关联规则往往导致非常多的规则，使分析师需要通过查询所有的规则才能发现有趣的规则。通过手动筛选大量的规则集是费时费力。...在本文中，我们基于探索关联规则的R扩展包arulesViz，提出几个已知的和新颖的可视化技术。...如下面的数据集Groceries包含在arules包里面。...> library("arulesViz") > data("Groceries") > summary(Groceries) 设置支持度为0.001，置信度为0.5，R语句入下： > rules R-extension Package arulesViz》
软件包信息查看通过 Pip，你可以查看软件包的详细信息，包括版本、作者和依赖关系。...4.1 查看软件包信息$ pip show package_name4.2 搜索软件包$ pip search package_name5....Pip 的安全性与版本控制在开发过程中，保障项目的安全性和版本控制是至关重要的。Pip 提供了一些功能来确保项目的稳定性和安全性。...13.1 检查安全漏洞$ pip check这将检查已安装包是否存在已知的安全漏洞，并提供相应的修复建议。13.2 版本锁定在项目中锁定包的版本，防止出现不同开发环境中的版本不一致问题。...Pip 的自动化与集成通过将 Pip 命令集成到自动化流程中，你可以更轻松地构建、测试和部署项目。
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