FP-growth算法是一种用于发现数据集中频繁模式的有效方法。FP-growth算法利用Apriori原则，执行更快。Apriori算法产生候选项集，然后扫描数据集来检查他们是否频繁。由于只对数据集扫描两次，因此FP-growth算法执行更快。在FP-growth算法中，数据集存储在一个称为FP树的结构中。

在听到人们谈论机器学习的时候，你是不是对它的涵义只有几个模糊的认识呢？你是不是已经厌倦了在和同事交谈时只能一直点头？让我们改变一下吧！

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机器学习经典论文/survey合集

我们在之前得知，通过最小化Ein来选择最好的模型不是一个正确的办法，因为这样可能会付出模型复杂度的代价、造成泛化效果差、造成过拟合的发生。

如何针对某个分类问题决定使用何种机器学习算法？ 当然，如果你真心在乎准确率，最好的途径就是测试一大堆各式各样的算法（同时确保在每个算法上也测试不同的参数），最后选择在交叉验证中表现最好的。倘若你只是想针对你的问题寻找一个“足够好”的算法，或者一个起步点，这里给出了一些我觉得这些年用着还不错的常规指南。

你是否玩过二十个问题的游戏，游戏的规则很简单：参与游戏的一方在脑海中想象某个事物，其他参与者者向他提问题，只允许提20个问题，问题的答案也只能用对或错回答。问问题的人通过推断分解，逐步缩小待猜测事物的范围。 决策树 的工作原理与20个问题类似，用户输入一系列的数据，然后给出游戏的答案。我们经常使用决策树处理分类问题，近来的调查表明，决策树也是最经常使用的数据挖掘算法。它之所以如此流行，一个很重要的原因就是不需要了解机器学习的知识，就能搞明白决策树是如何工作的。

属于无监督学习

机器学习引领认知领域的技术创新。一些机器学习的新产品也在不断涌现，技术型初创公司在面对巨大的潜在市场已经蠢蠢欲动。红点投资机构的投资人 Tomasz Tunguz 就机器学习对 SaaS 行业的益处进行了分析。

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里 IT 经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。

Machine learning is a subfield of computer science evolved from the study of pattern recognition and computational learning theory in artificial intelligence. With it, users can explore the construction and study of algorithms.

本文中，阿姆斯特丹大学教授Max Welling介绍了机器学习与统计学关系的历史和未来。本文来自第6届IMS-ISBA（数理统计研究会和国际贝叶斯协会）圆桌讨论。

决定何时以及如何在你的团队中使用AI技术是一项艰巨的任务。可选的技术比比皆是：据 venturescanner.com 网站显示，目前VCs给多达885家AI公司投资了将近90亿美元。而且这还并不包括大量已成立的供应商和创业型公司。信息如此之多，足以使你晕头转向，分析能力瘫痪。

本列表总结了25个Java机器学习工具&库： 1. Weka 集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具，如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。

机器学习作为人工智能的一种类型，可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今，机器学习在硅谷非常流行，并吸引了多家知名企 业竞相涉猎该领域。例如，Facebook 就大力投资机器学习；微软不甘示弱，也在加大对机器学习的投资力度；苹果也在悄然涉足这一领域。谷歌当然不甘落后，如今又开始加大在机器学习领域的研究。 为了保持自己的创新力——也为了吸引宝贵的人才——谷歌需要维持自己在先进技术方面的领导者地位。

你知道如何为你的分类问题选择合适的机器学习算法吗？当然，如果你真正关心准确率，那么最佳方法是测试各种不同的算法（同时还要确保对每个算法 测试不同参数），然后通过交叉验证选择最好的一个。但是，如果你只是为你的问题寻找一个“足够好”的算法，或者一个起点，这里有一些我这些年发现的还不错 的一般准则。

import sys, socket hostname = socket.gethostname() # Try to get the fully-qualified name. print 'Fully-qualified name:', socket.getfqdn(hostname)

代码很简单，练练手，这儿记录一下，如果以后需要用到python Gui可以深入学习。

Python 学习小结

海量 Python 学习资源列表，涉及 Python 学习的方方面面。