声明：本文仅为学习笔记，欢迎各位大佬的意见与建议，侵权删协同过滤算法，collaborative filtering（CF），通过挖掘用户历史行为信息，从而发现用户偏好。基于不同 的偏好，对用户或产品进行群组划分，最后为目标用户推荐对应的信息。“协同”即利用多个用户数据对数据进行挖掘，“过滤”即信息筛选的过程。主要功能及预测和推荐。协同过滤算法分为：1、基于用户的协同过滤算法；2、基于产品的协同过

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K-Means聚类算法，K-Means是非监督学习的聚类算法，将一组数据分为K类（或者叫簇/cluster），每个簇有一个质心（centroid），同类的数据是围绕着质心被分类的。数据被分为了几类就有几个质心。算法步骤：1、先从原始数据集中随机选出K个数据，作为K个质心。2、将剩余的数据分配到与之最相似的的质心的那个簇里。3、第一次分类完成后，计算每个簇内样本的均值，并根据这个均值生成新的质心4、

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在打乱数据集的时候遇到了这样一个问题：我有两组数据集，一组是image，一组是mask（语义分割任务，与本文无关），image和mask里都是图片，且一一对应，即。注意，因为shuffle函数是在原数组上直接操作的，不是生成一个新的打乱的数组，因此一次shuffle(a)之后，a就变成了打乱后的样子。其实，三次shuffle(b)也是按相同的规则打乱的，但该规则不同于shuffle(a)的规则，因

基尼系数，分类/回归决策树，TPR,FPR,ROC,AUC, Gridsearch，k折交叉验证

声明：本文为学习笔记，侵权删关联分析：参考啤酒与尿不湿的故事，啤酒和尿不湿本身没有关系，但通过调查买啤酒的人有大概率会买尿不湿，所以啤酒+尿不湿就成了一个销售组合。得出这个销售组合的过程就是关联分析。事务：每条购买信息就是一个事务。项集：一条事务中物品的随机组合产生的集合。一个集合里有几个项，就叫几项集。比如在下面这份数据中，有四个事务，{捏脚}是一项集，{捏脚，SPA}是二项集。支持度：supp