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搜索资源列表

  1. apriori算法实现（C）

  2. File : apriori.h Contents: apriori algorithm for finding frequent item sets (specialized version for FIMI 2003 workshop) Author : Christian Borgelt File : apriori.c Contents: apriori algorithm for finding frequent item sets (specialized version for

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-05-14
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：achihit

  1. Apriori_MB

  2. Apriori_MB ..........\Apriori.cpp ..........\Apriori.h ..........\Apriori_MB.aps ..........\Apriori_MB.clw ..........\Apriori_MB.cpp ..........\Apriori_MB.dsp ..........\Apriori_MB.dsw ..........\Apriori_MB.h ..........\Apriori_MB.ncb ......... .\Ap

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2009-05-22
    • 文件大小：493kb
    • 提供者：xuenliang

  1. 协同推荐于数据挖掘论文

  2. 研究者们已经提出了关联规则挖掘的各种各样的数据表 示模式，它们能被广泛地分类为平行数据布局、垂直数据布 局和两者的结合。大多数的候选式产生——检查迭代算法（如 Apriori）使用平行数据布局。大多数模式增长算法（如 FP- Growth 和 H-Mine）使用平行和垂直数据布局的一个组合。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-06
    • 文件大小：752kb
    • 提供者：parrylc

  1. Apriori算法与改进算法代码

  2. 对data.txt实验，实现Apriori算法和改进算法的比较

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-08-12
    • 文件大小：36kb
    • 提供者：lvtx2008

  1. C++实现Apriori算法，频繁模式数据挖掘，最大频繁项集，闭频繁项集

  2. C++实现Apriori算法，频繁模式数据挖掘，最大频繁项集，闭频繁项集，里面包括测试数据以及apriori.cpp、 apriori.h 、apriori_test.cpp三个文件。具体的相见博客：http://blog.csdn.net/FreeApe/article/details/49562315

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-11-01
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：freeape

  1. 大数据下的机器学习算法综述.pdf

  2. 大数据下的机器学习算法综述，介绍利用大数据做机器学习的常用算法ordan Little bootstraps Boot frap ordan 4 4.1 4.2 Kol- Tucker Memory -Efficient Tucker Decomposition MET MET densed Nearest Neighbor CNN R duced nearest neighbor RnN Ed MET ted Nearest Neighbor ENN Wahba h 10 Regularize

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：319kb
    • 提供者：hejx1213

  1. 在Android上实现LED灯的驱动控制实例(图文).pdf

  2. 在Android上实现LED灯的驱动控制实例(图文)pdf,在Android上实现LED灯的驱动控制实例(图文)idefire GPMDAT 53C64XX GPMAT defi S3C64Xx GPMPJD 50. defire VIB ON Ox11 define工BFF0x22 static const sruct file_operations GrIo Viberator__ ops- 53 When = THIS MOU二E, 54。 aper GPIO VIB open PTMT3

  3. 所属分类：其它

  1. 海量数据中的机会投影挖掘算法

  2. 当前，已经提出了许多挖掘算法，仅小数据集挖掘和稀疏数据集，遇到海量数据集和密集数据集趋于崩溃。 本文通过频繁模式树模型为海量数据挖掘机会投影集提供了一种支持，以构建一种新的算法OP。 OP与以前的算法完全不同，使用新模型支持两种投影方法：基于投影的虚拟树表示，基于未过滤的投影数组表示，不仅时间效率特别高，而且特别节省了存储空间。 最后，通过Apriori，FP-Gorwth和H-Mnie的对比实验的文章证实了各种OP数据库的大小和特征挖掘效率和可伸缩性是最好的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：407kb
    • 提供者：weixin_38622149