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搜索资源列表

  1. 853

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  2. Apriori算法源码(C++) 看了以前在这里发的apriori源码,觉得写得代码有些繁琐,现在重写了一下,主要是把数据操作和界面显示分离,使用了stl和boost,简化了字符操作的算法,数据库用的是mysql的,API是mysql++,在mfc下mysql++无法运行,所以gui框架用的是win32gui-lib(可以到sf.net/project/win32gui下载)。当然你也可以用odbc改写,或是换用别的数据库,因为算法逻辑是独立的,所以应该很容易改写 -Apriori
  3. 所属分类:书籍源码

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:28.6kb
    • 提供者:libing
  1. Thuat-Toan-FP-Tree

    0下载:
  2. apriori source code datamining
  3. 所属分类:source in ebook

    • 发布日期:2017-11-05
    • 文件大小:466.14kb
    • 提供者:vampire
  1. CPP-Apriori

    0下载:
  2. 用VC++实现经典算法Apriori 有简单界面和操作 无类实现-The classic algorithm Apriori VC++ simple interface and operation without discrimination to achieve
  3. 所属分类:source in ebook

    • 发布日期:2017-11-15
    • 文件大小:12.02kb
    • 提供者:gupanpan
  1. apriori

    1下载:
  2. 简单的apriori算法实践,包括生成数据集、生成频繁项集、计算信息相关度和置信度,最终输出关联关系数据-Simple apriori algorithm practice, including generating data sets, generate frequent item sets, computing-related information and confidence, the final output data association
  3. 所属分类:source in ebook

    • 发布日期:2017-04-10
    • 文件大小:1.1kb
    • 提供者:weihua
  1. MS-Apriori

    2下载:
  2. 基于多支持度的MS-Apriori算法的java代码,用mushroom数据源,并且注释非常详细,绝对能看懂。节约您的看代码时间。-the algorithm of MS-Apriori based on multiple minimum supports,java,mushroom,detailed comments to save your time.
  3. 所属分类:source in ebook

    • 发布日期:2014-05-07
    • 文件大小:18kb
    • 提供者:
  1. 基於Apriori、FP-Growth及Eclat算法的頻繁模式挖掘源程

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  2. 基於Apriori、FP-Growth及Eclat算法的頻繁模式挖掘源程
  3. 所属分类:书籍源码

  1. Apriori

    0下载:
  2. apriori经典算法,有较为详细的说明-apriori,a classic algorithm, with detail contain
  3. 所属分类:source in ebook

    • 发布日期:2017-04-27
    • 文件大小:9.54kb
    • 提供者:kyle
  1. Apriori_java

    0下载:
  2. Apriori algorithms in java code
  3. 所属分类:source in ebook

    • 发布日期:2017-04-15
    • 文件大小:5.08kb
    • 提供者:Nguyen Duc Linh
  1. apriori

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  2. 使用Apriori算法进行关联分析,从频繁项集中挖掘关联规则的一个简单的例子-A example of digging association rules using Apriori.
  3. 所属分类:source in ebook

    • 发布日期:2017-04-13
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:龚先森
  1. mechine-learning

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  2. 本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统
  3. 所属分类:书籍源码

    • 发布日期:2017-12-16
    • 文件大小:49.66mb
    • 提供者:王雪玮
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