冰露可乐
冰露可乐

数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据

数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据

2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开
测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql要学，当然，像很多金融企业、安全机构啥的，他们必须要用oracle数据库
这oracle比sql安全，强大多了，所以你需要学习，最重要的，你要是考网络警察公务员，这玩意你不会就别去报名了，耽误时间！
与此同时，既然要考网警之数据分析应用岗，那必然要考数据挖掘基础知识，今天开始咱们就对数据挖掘方面的东西好生讲讲
数据挖掘知识系列文章
【1】数据挖掘与分析应用：理解业务和数据，准备数据，数据清洗，标准化，缺失值处理，构建数据集
【2】数据挖掘与分析应用：算法模型选择与训练、评估模型、上线部署，回到准备数据阶段
【3】数据挖掘与分析应用：分类算法：k近邻KNN，决策树CART，贝叶斯，支持向量机SVM，深度学习DNN，xgboost分类

文章目录

  • 数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据
    • @[TOC](文章目录)
  • 数据挖掘聚类算法k-means聚类
  • DBSCAN聚类：打破形状，使用密度
  • 实战
  • 关联规则
  • 关联规则的序列规则
  • 总结

数据挖掘聚类算法k-means聚类

数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第1张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第2张图片
没有标签
分开就行
但是类别不清楚

数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第3张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第4张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第5张图片
核心成员跟谁联系？聚一堆

数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第6张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第7张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第8张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第9张图片
k不能太大，太大就gg
数据量也不能太大

数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第10张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第11张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第12张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第13张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第14张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第15张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第16张图片
只看一小批

数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第17张图片

DBSCAN聚类：打破形状，使用密度

数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第18张图片
kmeans是基于划分的
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第19张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第20张图片
文字和草原分开
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第21张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第22张图片
算半径
内部的样本量足够密集
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第23张图片
归类
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第24张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第25张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第26张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第27张图片
你拉我，我拉你
连成一篇
每个区域就是一个聚类结果
游离点就没法玩

不需要划分k
自动分k
噪声点立群OOK

数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第28张图片
r和量难顶
数据量大也不行
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第29张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第30张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第31张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第32张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第33张图片

实战

在这里插入图片描述
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第34张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第35张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第36张图片

关联规则

数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第37张图片
生鲜蔬菜要放在超市最里面
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第38张图片
固定项目的集合，数量多
啤酒和尿布
共同超过了k个人
啤酒和尿布就是频繁项目集合

支持度：就是项集xy在总集中的概率k/n
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第39张图片
买x的情况下，买y的概率
置信度

在这里插入图片描述
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第40张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第41张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第42张图片
买x的情况下买y
提升度高，说明两者关联关系，提升的作用
豆浆油条的提升度高
这就是关联规则
懂？？？？

数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第43张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第44张图片
支持度阈值s_th
频繁项集
数字是个数
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第45张图片
网上找

关联规则的序列规则

数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第46张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第47张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第48张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第49张图片
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据_第50张图片
在这里插入图片描述
这个课程垃圾，不学了，换一个课程

总结

提示：重要经验：

1）
2）学好oracle，即使经济寒冬，整个测开offer绝对不是问题！同时也是你考公网络警察的必经之路。
3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。

你可能感兴趣的:(数据挖掘,数据挖掘,聚类,kmeans,DBSCAN,关联规则)

  • 使用Faiss进行高效相似度搜索 llzwxh888 faisspython
    在现代AI应用中，快速和高效的相似度搜索是至关重要的。Faiss（FacebookAISimilaritySearch）是一个专门用于快速相似度搜索和聚类的库，特别适用于高维向量。本文将介绍如何使用Faiss来进行相似度搜索，并结合Python代码演示其基本用法。什么是Faiss？Faiss是一个由FacebookAIResearch团队开发的开源库，主要用于高维向量的相似性搜索和聚类。Faiss
  • Faiss Tips：高效向量搜索与聚类的利器 焦习娜Samantha
    FaissTips：高效向量搜索与聚类的利器faiss_tipsSomeusefultipsforfaiss项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faiss_tips项目介绍Faiss是由FacebookAIResearch开发的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它支持多种硬件平台，包括CPU和GPU，能够在海量数据集上实现快速的近似最近邻搜索（AN
  • Faiss：高效相似性搜索与聚类的利器 网络·魚 大数据faiss
    Faiss是一个针对大规模向量集合的相似性搜索库，由FacebookAIResearch开发。它提供了一系列高效的算法和数据结构，用于加速向量之间的相似性搜索，特别是在大规模数据集上。本文将介绍Faiss的原理、核心功能以及如何在实际项目中使用它。Faiss原理：近似最近邻搜索：Faiss的核心功能之一是近似最近邻搜索，它能够高效地在大规模数据集中找到与给定查询向量最相似的向量。这种搜索是近似的，
  • nosql数据库技术与应用知识点 皆过客，揽星河 NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
    Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
  • 《Python数据分析实战终极指南》 xjt921122 python数据分析开发语言
    对于分析师来说，大家在学习Python数据分析的路上，多多少少都遇到过很多大坑**，有关于技能和思维的**：Excel已经没办法处理现有的数据量了，应该学Python吗？找了一大堆Python和Pandas的资料来学习，为什么自己动手就懵了？跟着比赛类公开数据分析案例练了很久，为什么当自己面对数据需求还是只会数据处理而没有分析思路？学了对比、细分、聚类分析，也会用PEST、波特五力这类分析法，为啥
  • k均值聚类算法考试例题_k均值算法(k均值聚类算法计算题) 寻找你83497 k均值聚类算法考试例题
    ?算法：第一步：选K个初始聚类中心，z1(1),z2(1)，…，zK(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个.k均值聚类：---------一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；模糊的c均值聚类算法：--------一种模糊聚类算法，是.K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类
  • [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
  • Python实现关联规则推荐 这孩子谁懂哈 PythonMachineLearningpython关联规则机器学习
    1.什么关联规则关联规则（AssociationRules）是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，如果两个或多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能通过其他事物预测到。关联规则是数据挖掘的一个重要技术，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。关联规则挖掘的最经典的例子就是沃尔玛的啤酒与尿布的故事，通过对超市购物篮数据进行分析，即顾客放入购物篮中不同商品之间的关
  • 机器学习-聚类算法 不良人龍木木 机器学习机器学习算法聚类
    机器学习-聚类算法1.AHC2.K-means3.SC4.MCL仅个人笔记，感谢点赞关注！1.AHC2.K-means3.SC传统谱聚类：个人对谱聚类算法的理解以及改进4.MCL目前仅专注于NLP的技术学习和分享感谢大家的关注与支持！
  • FlagEmbedding 吉小雨 python库python
    FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入（textembeddings）的库，适合处理自然语言处理（NLP）中的各种任务。嵌入（embeddings）是将文本表示为连续向量，能够捕捉语义上的相似性，常用于文本分类、聚类、信息检索等场景。官方文档链接：FlagEmbedding官方GitHub一、FlagEmbedding库概述1.1什么是FlagEmbeddi
  • CV、NLP、数据控掘推荐、量化 海的那边- AI算法自然语言处理人工智能
    下面是对CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍：1.CV（计算机视觉，ComputerVision）定义：计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息，并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务：图像分类：识别图像中的物体并分类，比如猫、狗、车等。目标检测：在图像或视频中定位并识别多个对象，如人脸检测
  • 【机器学习与R语言】1-机器学习简介 苹果酱0567 面试题汇总与解析java中间件开发语言springboot后端
    1.基本概念机器学习：发明算法将数据转化为智能行为数据挖掘VS机器学习：前者侧重寻找有价值的信息，后者侧重执行已知的任务。后者是前者的先期准备过程：数据——>抽象化——>一般化。或者：收集数据——推理数据——归纳数据——发现规律抽象化：训练：用一个特定模型来拟合数据集的过程用方程来拟合观测的数据：观测现象——数据呈现——模型建立。通过不同的格式来把信息概念化一般化：一般化：将抽象化的知识转换成可用
  • 系统架构师软考历年论文题目（2009-2024年）及分析 pccai-vip 系统架构师系统架构
    时间题目20091.论基于DSSA的软件架构设计与应用；2.论信息系统建模方法；3.论基于REST服务的Web应用系统设计；4.论软件可靠性设计与应用20101.论软件的静态演化和动态演化及其应用；2.论数据挖掘技术的应用；3.论大规模分布式系统缓存设计策略；4.论软件可靠性评价20111.论模型驱动架构在系统开发中的应用；2.论企业集成平台的架构设计；3.论企业架构管理与应用；4.论软件需求获取
  • 大数据新视界 --大数据大厂之数据挖掘入门：用 R 语言开启数据宝藏的探索之旅 青云交 大数据新视界数据库大数据数据挖掘R语言算法案例未来趋势应用场景学习建议大数据新视界
    亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：Ja
  • 9.单细胞 RNA-seq：聚类分析 denghb001
    学习目标：利用多种方法来评估聚类选择的PC基于重要的PC执行单细胞聚类单细胞RNA-seq聚类分析现在我们已经整合了高质量的细胞，我们想知道我们的细胞群中存在的不同细胞类型。image目标：为了生成特定细胞类型的簇，并使用已知的细胞类型的标志基因来确定的簇的身份。为了确定分群是否代表真实的细胞类型或由于生物或技术差异而形成的群集，如在细胞周期的S期的细胞群，特定批次的簇，或具有高线粒体含量的细胞。
  • 大数据之flink与hive 星辰_mya 大数据flinkhive
    其实吧我不太想写flink，因为线上经验确实不多，这也是我需要补的地方，没有条件创造条件，先来一篇吧flink：高性能低延迟流批一体的分布式计算框架基于事件时间对实时数据精准处理快速响应支持批处理，高效离线分析和数据挖掘数据仓库的引擎丰富数据源/接收器，集成多种数据存储格式和源，比较常见就是咱们今天的主题hive了checkpoint恢复机制，故障恢复快速恢复计算任务分布式弹性扩展，据业务灵活增加
  • 纯生信很难发表？只是你没有及时抓住研究热点 SCI狂人团队
    当你还做meta分析的时候，你会发现meta分析很难发或者单位已经不承认了，而聪明的人已经开始做常规的生信GEO、TCGA数据挖掘这些（这个时候生信比较好发）。当你开始做常规的生信GEO、TCGA数据挖掘的时候，你会发现这些一样也是比较难发了，而聪明的人已经开始抓免疫评分这个热点进行生信数据挖掘（这个时候免疫评分比较好发）。当你开始对免疫评分这个热点进行生信数据挖掘的时候，你会发现自己的研究方向差
  • K-means 算法的介绍与应用 小魏冬琅 matlab算法kmeans机器学习
    目录引言K-means算法的基本原理表格总结：K-means算法的主要步骤K-means算法的MATLAB实现优化方法与改进K-means算法的应用领域表格总结：K-means算法的主要应用领域结论引言K-means算法是一种经典的基于距离的聚类算法，在数据挖掘、模式识别、图像处理等多个领域中得到了广泛应用。其核心思想是将相似的数据对象聚类到同一个簇中，而使得簇内对象的相似度最大、簇间的相似度最小
  • 聚类分析 | Python密度聚类（DBSCAN） 天天酷科研 聚类分析算法（CLA）python聚类机器学习DBSCAN
    密度聚类是一种无需预先指定聚类数量的聚类方法，它依赖于数据点之间的密度关系来自动识别聚类结构。本文中，演示如何使用密度聚类算法，具体是DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）来对一个实际的数据集进行聚类分析。一、基本介绍密度聚类的核心思想是将数据点分为高密度区域和低密度区域。高密度区域内的数据点被认为属于同一簇，而低
  • Matlab,Python,Java,C++的比较 Codefengfeng pythonjavac++
    Matlabmatlab是一个大型计算机，擅长矩阵计算与科学计算，适合构建模型；然而，编译软件的运行效率低，不适合大型软件开发。Pythonpython的优势是简单，入门快。适合做数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能、自然语言处理、爬虫、批量文件处理等，此外，Python开源免费，有很多的库，开发环境开发社区都比较友好；不过，Python是动态型的语言，需要更多的测试，并且错误仅仅是在运行的时候
  • 机器学习实战笔记5——线性判别分析 绍少阿 机器学习笔记可视化机器学习python人工智能
    任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析（LDA）Ⅰ核心思想对于同样一件事，站在不同的角度，我们往往会有不同的看法，而降维思想，亦是如此。同上节课一样，我们还是学习降维的算法，只是提供了一种新的角度，由上
  • 图计算：基于SparkGrpahX计算聚类系数 妙龄少女郭德纲 Spark图算法Scala聚类数据挖掘机器学习
    图计算：基于SparkGrpahX计算聚类系数文章目录图计算：基于SparkGrpahX计算聚类系数一、什么是聚类系数二、基于SparkGraphX的聚类系数代码实现总结一、什么是聚类系数聚类系数（ClusteringCoefficient）是图计算和网络分析中的一个重要概念，用于衡量网络中节点的局部聚集程度。它有助于理解网络中节点之间的紧密程度和网络的结构特性。这是一种用来衡量图中节点聚类程度的
  • 如何搞定数据挖掘？这篇文章告诉你！ isNotNullX 数据挖掘人工智能
    在数字化的时代，数据是我们日常生活中不可或缺的一部分。数据所蕴含的信息具有重要价值，而数据挖掘和数据分析就是解读这些信息的重要工具。本文从明晰数据概念入手，再探讨数据挖掘。一·什么是数据？数据定义：数据（Data）是指对客观事物的属性、数量、位置、关系等进行记录和描述的原始材料或信息。数据可以是数字、文字、图像、声音等多种形式，它们是信息的载体，用于表示、传递和存储信息。简单来说，数据就是观测值。
  • 一些机器学习不错的书籍 jimmyleeee 机器学习人工智能
    最近，在学习一些机器学习的相关知识，在Github上居然找到了一个可以下载一些不错的介绍机器学习和大数据挖掘和分析的书籍。具体的书籍的信息可以参考一下链接：Books/DataSciencefromScratch.pdfatmaster·varunkashyapks/Books·GitHub
  • 使用SparkSql进行表的分析与统计 xingyuan8 大数据java
    背景我们的数据挖掘平台对数据统计有比较迫切的需求，而Spark本身对数据统计已经做了一些工作，希望梳理一下Spark已经支持的数据统计功能，后期再进行扩展。准备数据在参考文献6中下载鸢尾花数据，此处格式为iris.data格式，先将data后缀改为csv后缀（不影响使用，只是为了保证后续操作不需要修改）。数据格式如下：SepalLengthSepalWidthPetalLengthPetalWid
  • 从零开始学python数据分析-从零开始学Python数据分析与挖掘 PDF 扫描版 weixin_37988176
    给大家带来的一篇关于数据挖掘相关的电子书资源，介绍了关于Python、数据分析、数据挖掘方面的内容，本书是由清华大学出版社出版，格式为PDF，资源大小67.8MB，刘顺祥编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.5。内容介绍从零开始学Python数据分析与挖掘本书以Python3版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具，从Pyhton的基础语法开始，陆续介绍有关数值计算的Numpy、数
  • 废字 承晔儿
    u额堵不堵不断进步数据挖掘额v也得分发的大跳脱衣舞一个月肚饿肚饿金额见到你的就不会预计不不会吧菊花怪下班v触宝电话代表大会素冠荷鼎厚度还是v四川饭馆有电梯的但丁地狱冬天的多点多发发动态鼎泰丰饭地方放多放房东鹅二房方圆大厦？而他得让让热厄尔热水器…
  • 大数据分析与安全分析 Zh&&Li 网络安全运维数据分析安全数据挖掘运维数据库
    大数据分析一、大数据安全威胁与需求分析1.1大数据相关概念发展大数据：是指非传统的数据处理工具的数据集大数据特征：海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等大数据的种类和来源非常多，包括结构化、半结构化和非结构化数据有关大数据的新兴网络信息技术应用不断出现，主要包括大规模数据分析处理、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和存储系统1.2大数据安全威胁分析“数
  • 千万级规模高性能、高并发的网络架构经验分享 搬砖养女人 网络架构经验分享
    主题：INTO100沙龙时间：2015年11月21日下午地点：梦想加联合办公空间分享人：卫向军（毕业于北京邮电大学，现任微博平台架构师，先后在微软、金山云、新浪微博从事技术研发工作，专注于系统架构设计、音视频通讯系统、分布式文件系统和数据挖掘等领域。）架构以及我理解中架构的本质在开始谈我对架构本质的理解之前，先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解，千万级规模的网站感觉数量级是非常大的，对这个数量级我们
  • pandas/numpy数据结构算法（之行列变换）(二) （tag:行列转换，迪卡尔积，内置函数，数据结构） MrStubborn_aebe
    目录：****1.Numpy-diag矩阵变换stack()/unstack()pd.pivot_table()pd.melt()groupby聚类算法mapping小技巧numpy.vectorize()**在这**里插入图片描述前言最近遇到很多需要迭代和归并数据的情况，一直以来的做法，都是循环主要的键，去进行后续操作。这是最典型的Python操作，然而还是上次提到的效率问题。记得之前朋友和我讲
  • 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解） Josh_Persistence Java Annotation元注解自定义注解
    一、基本概述     　　 Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制，用来将任何的信息或元数据（metadata）与程序元素（类、方法、成员变量等）进行关联。   　　更通俗的意思是为程序的元素（类、方法、成员变量）加上更直观更明了的说明，这些说明信息是与程序的业务逻辑无关，并且是供指定的工具或
  • mysql优化特定类型的查询 annan211 java工作mysql
    本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的，所以对于未来mysql的版本未必适用。 1 优化count查询 对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看 真正的count()函数的作用到底是什么。 count()是一个特殊的函数，有两种非常不同的作用，他可以统计某个列值的数量，也可以统计行数。 在统
  • MAC下安装多版本JDK和切换几种方式 棋子chessman jdk
    环境： MAC AIR,OS X 10.10,64位   历史： 过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供，只支持到 Java 6，并且OS X 10.7 开始系统并不自带（而是可选安装）（原自带的是1.6）。 后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6，而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。   在终端中输入jav
  • javaScript （1） Array_06 JavaScriptjava浏览器
    JavaScript 1、运算符 　　运算符就是完成操作的一系列符号，它有七类： 　　赋值运算符（=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=）、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
  • 国内顶级代码分享网站 袁潇含 javajdkoracle.netPHP
           现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的                  当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站      &
  • Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较 随意而生 mongodbhadoop搜索引擎
      IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
  • mac os 系统科研软件总结 张亚雄 mac os
    1.1 Microsoft Office for Mac 2011      大客户版，自行搜索。      1.2 Latex （MacTex）:      系统环境：https://tug.org/mactex/     &nb
  • Maven实战（四）生命周期 AdyZhang maven
    1. 三套生命周期     Maven拥有三套相互独立的生命周期，它们分别为clean，default和site。 每个生命周期包含一些阶段，这些阶段是有顺序的，并且后面的阶段依赖于前面的阶段，用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例，它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
  • Linux下Jenkins迁移 aijuans Jenkins
    1. 将Jenkins程序目录copy过去      源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面            tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
  • request.getInputStream()只能获取一次的问题 ayaoxinchao requestInputstream
    问题：在使用HTTP协议实现应用间接口通信时，服务端读取客户端请求过来的数据，会用到request.getInputStream()，第一次读取的时候可以读取到数据，但是接下来的读取操作都读取不到数据   原因： 1. 一个InputStream对象在被读取完成后，将无法被再次读取，始终返回-1； 2. InputStream并没有实现reset方法（可以重
  • 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案 BigBird2012 SQL优化
    网上关于SQL优化的教程很多，但是比较杂乱。近日有空整理了一下，写出来跟大家分享一下，其中有错误和不足的地方，还请大家纠正补充。 这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版，希望大家阅读之后，感觉好的话推荐给更多的人，让更多的人看到、纠正以及补充。 1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where
  • jsonObject的使用 bijian1013 javajson
            在项目中难免会用java处理json格式的数据，因此封装了一个JSONUtil工具类。 JSONUtil.java package com.bijian.json.study; import java.util.ArrayList; import java.util.Date; import java.util.HashMap;
  • [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration bit1129 zookeeper
    Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API，它包含了如下几个内部类     首先分析它的内部类，从WatchRegistration开始，为指定的znode path注册一个Watcher，   /** * Register a watcher for a particular p
  • 【Scala十三】Scala核心七：部分应用函数 bit1129 scala
    何为部分应用函数？ Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
  • Tomcat Error listenerStart 终极大法 ronin47 tomcat
    Tomcat报的错太含糊了，什么错都没报出来，只提示了Error listenerStart。为了调试，我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties，内容如下 Java代码  handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
  • 不用加减符号实现加减法 BrokenDreams 实现
            今天有群友发了一个问题，要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。         分析一下，先看最简单的情况，假设1+1，按二进制算的话结果是10，可以看到从右往左的第一位变为0，第二位由于进位变为1。    
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /* 当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为，这个对象看起来像是改变了其类 状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况 把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中，可以把复杂的判断逻辑简化 如果在
  • CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常 cherishLC CUDA
    调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小，该大小可以是dim3类型的（三维数组），只用一维时可以是usigned int型的。 以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常！！！GPU根本不会执行运算！！！ 所以验证结果的正确性很重要！！！ 在VS中创建CUDA项目会有一个模板，里面有更详细的状态验证。 以下程序在K5000GPU上跑的。
  • 诡异的超长时间GC问题定位 chenchao051 jvmcmsGChbaseswap
    HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置，ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况，有时候甚至长到令人发指的地步，例如请看如下日志： 2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
  • maven环境快速搭建 daizj 安装mavne环境配置
    一 下载maven 安装maven之前，要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。 maven下载地址：http://maven.apache.org/download.html，目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip，然后解压在任意位置，最好地址中不要带中文字符，这个做java 的都知道，地址中出现中文会出现很多
  • PHP网站安全，避免PHP网站受到攻击的方法 dcj3sjt126com PHP
    对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
  • yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法 dcj3sjt126com GridView
    public function searchWithRelated() {         $criteria = new CDbCriteria;         $criteria->together = true; //without th
  • Java集合对象和数组对象的转换 dyy_gusi java集合
        在开发中，我们经常需要将集合对象（List，Set）转换为数组对象，或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具，但是我们使用的时候需要注意，不能乱用滥用。 1、数组对象转换为集合对象     最暴力的方式是new一个集合对象，然后遍历数组，依次将数组中的元素放入到新的集合中，但是这样做显然过
  • nginx同一主机部署多个应用 geeksun nginx
    近日有一需求，需要在一台主机上用nginx部署2个php应用，分别是wordpress和wiki，探索了半天，终于部署好了，下面把过程记录下来。 1.   在nginx下创建vhosts目录，用以放置vhost文件。 mkdir vhosts   2.   修改nginx.conf的配置， 在http节点增加下面内容设置，用来包含vhosts里的配置文件 #
  • ubuntu添加admin权限的用户账号 hongtoushizi ubuntuuseradd
    ubuntu创建账号的方式通常用到两种：useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法，步骤如下： 1:useradd    使用useradd时，如果后面不加任何参数的话，如：sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户：无home directory ,无密码,无系统shell。 顾应该如下操作：  
  • 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理 jinnianshilongnian nginxlua
      JSON库   在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛，因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能；目前Lua也有几个JSON库，本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格（比如unicode \u0020\u7eaf），要求符合规范否则会解析失败（如\u002），而dkjson相对宽松，当然也可以通过修改cjson的源码来完成
  • Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解 yaerfeng1989 timerquartz定时器
    原创整理不易，转载请注明出处：Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解 代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm 有两种流行Spring定时器配置：Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。 1.Java Timer定时 首先继承jav
  • Linux下df与du两个命令的差别？ pda158 linux
    　一、df显示文件系统的使用情况，与du比較，就是更全盘化。 　　最经常使用的就是 df -T，显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 　　举比例如以下： 　　[root@localhost ~]# df -T 　　Filesystem                   Type &n
  • [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象 ctfzh VOandroidsqlite反射Cursor
    在写DAO层时，觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了，就写了一个工具类，用到了反射，可以把查询记录的值装到对应的VO里，也可以生成该VO的List。   使用时需要注意： 考虑到Android的性能问题，VO没有使用Setter和Getter，而是直接用public的属性。 表中的字段名需要和VO的属性名一样，要是不一样就得在查询的SQL中
  • 该学习笔记用到的Employee表 vipbooks oraclesql工作
        这是我在学习Oracle是用到的Employee表，在该笔记中用到的就是这张表，大家可以用它来学习和练习。 drop table Employee; -- 员工信息表 create table Employee( -- 员工编号 EmpNo number(3) primary key, -- 姓
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他