Python--深入浅出Apriori关联分析算法（二） Apriori关联规则实战
上一篇我们讲了关联分析的几个概念，支持度，置信度，提升度。以及如何利用Apriori算法高效地根据物品的支持度找出所有物品的频繁项集。
Python --深入浅出Apriori关联分析算法（一）
这次呢，我们会在上次的基础上，讲讲如何分析物品的关联规则得出关联结果，以及给出用apyori这个库运行得出关联结果的代码。
一. 基础知识
上次我们介绍了几个关联分析的概念，支持度，置信度，提升度。这次我们重点回顾一下置信度和提升度：
置信度（Confidence）：置信度是指如果购买物品A，有较大可能购买物品B。计算方式是这样：
置信度( A -> B) =...
Python--深入浅出Apriori关联分析算法（一）
在美国有这样一家奇怪的超市，它将啤酒与尿布这样两个奇怪的东西放在一起进行销售，并且最终让啤酒与尿布这两个看起来没有关联的东西的销量双双增加。这家超市的名字叫做沃尔玛。
你会不会觉得有些不可思议？虽然事后证明这个案例确实有根据，美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。但这毕竟是事后分析，我们更应该关注的，是在这样的场景下，如何找出物品之间的关联规则。接下来就来介绍下如何使用Apriori算法，来找到物品之间的关联规则吧。
一....
6种聚类算法，数据科学家必备！
作者：George Seif
参与：程耀彤、蒋思源、李泽南
本文转自 机器之心
在机器学习中，无监督学习一直是我们追求的方向，而其中的聚类算法更是发现隐藏数据结构与知识的有效手段。目前如谷歌新闻等很多应用都将聚类算法作为主要的实现手段，它们能利用大量的未标注数据构建强大的主题聚类。本文从最基础的 K 均值聚类到基于密度的强大方法介绍了 6 类主流方法，它们各有擅长领域与情景，且基本思想并不一定限于聚类方法。
本文将从简单高效的 K...
用「动图」和「举例子」讲讲循环神经网络（RNN）
RNN本质上是在原有全连接神经网络的基础上，增加了一个时间轴的概念。所带来的影响是：同样的数据，不同的输入顺序，会得到不同的结果。这样的效果天生适合处理跟时间顺序（时序）有关的数据，比如语音、文本、翻译……，其实，随着RNN的发展，某些变种甚至还能巧妙地用在图像处理问题上，达到不输CNN的效果。
基于全连接神经网络发展而来的CNN和RNN，我们可以简单的把他俩的长处区分为：
CNN能「看懂」图形
RNN能「记住」顺序
RNN如此有效就在于它拥有记忆能力，尤其是LSTM（RNN的一个应用广泛的变种）更是在长期记忆方面有不俗的表现。
网上很多文章对于RNN的构成和运作原理...
R语言利用机器学习检测信用卡欺诈
今天我们将讨论使用机器学习和R概念的信用卡欺诈检测项目。在此R项目中，我们将学习如何进行信用卡检测。我们将介绍各种算法，例如决策树，逻辑回归，人工神经网络，最后是梯度提升分类器。为了进行信用卡欺诈检测，我们将使用包含欺诈行为和非欺诈性交易的Card...
R语言使用机器学习进行客户细分
客户细分是无监督学习的最重要应用之一。通过使用群集技术，公司可以确定客户的几个细分受众群，从而使他们可以定位潜在的用户群。在这个机器学习项目中，我们将使用K-means聚类，这是聚类未标记数据集的基本算法。在继续进行此项目之前，请先了解真正的客户细分。
什么是客户细分？
客户细分是将客户群分为几组个体的过程，这些个体以与营销相关的不同方式（例如性别，年龄，兴趣和其他消费习惯）共享相似性。
部署客户细分的公司的构想是，每个客户都有不同的要求，需要进行特定的营销工作才能适当地解决它们。公司旨在获得他们所针对的客户的更深层次的方法。因此，他们的目标必须明确，并应针对每个客户的需求进行定制。此...
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