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关联分析算法apr

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2.算法Association分析基本上就是Apriori 算法，其他都没用过 。灰色关联度法的原理是什么？9.3 gwas:association 分析-emmax emax是association分析speed increase算法、association分析的代表，意思是如果两个或两个以上的事物之间存在某种关联，那么在R语言中就是相关的 。

1、机器学习有哪些 算法1 。线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知和最容易理解的一种算法 。2.逻辑回归逻辑回归是机器学习从统计学领域借用的另一种技术 。是二元分类问题的首选 。3.线性判别分析Logistic回归是传统的分类算法，其应用场景仅限于二元分类问题 。如果你有两个以上的类 ， 那么线性判别/分析算法(LDA-1/(LDA)是首选的线性分类技术 。

5.朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一个简单而强大的预测建模算法 。6.K近邻算法K近邻(KNN) 算法非常简单有效 。KNN的模型表示是整个训练数据集 。7.学习矢量量化KNN的一个缺点是你需要处理整个训练数据集 。8.支持向量机支持向量机(SVM)可能是最受欢迎和讨论最多的机器学习之一算法 。9.包方法和随机森林随机森林是目前最流行最强大的机器学习之一算法，是一个集成的机器学习算法 。
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2、谁有金融数据挖掘,关联规则 分析与挖掘的一些介绍啊金融数据挖掘案例教学:VaR的定义、计算和应用目前，金融资产市场风险(包括信用风险和操作风险)的常用度量工具是ValueatRisk(VaR) 。在几个巴塞尔协议形成后，用VaR度量金融风险引起了广泛关注 。对金融风险建立一个准确的风险值度量并不容易 。本案例通过建立美元指数市场风险的VaR计量模型，研究不同VaR模型对银行监管资本要求的影响，并通过案例对VaR的定义、计算和应用进行全面介绍 。

由于VaR与收益率的分布函数(密度函数)密切相关，特别是与分布函数(密度函数)的尾部性质密切相关，因此VaR模型的准确性与我们描述金融资产收益率过程的准确性密切相关 ， 特别是收益率过程的尾部特征 。因为这个描述比较难，所以建立一个准确的VaR模型并不容易 。

3、9.3GWAS:关联 分析——EMMAXEMMAX是相关分析提速算法的代表，在棉花、大豆、水稻的复杂性状相关分析中得到广泛应用 。EMMAX认为每个SNP对复杂性状的解释率很低，运算中只计算一次每个分量的方差 ， 从而简化了计算 。因此，当存在解释率较大的SNP时 ， 违背了EMMAX的假设，可能产生保守的P值，导致统计能力的丧失 。EMMA和EMMAX的区别在于，EMMA计算每个标记的方差，而EMMAX假设每个SNP的方差都很?。栽怂愎讨兄换嵊幸桓龇讲?。

4、SPSSmodeler关联规则 apriori里支持度和置信度的值设置为多少比较好...置信度、支持度和提升度是评价关联规则的三个重要指标 。样本100，条件A，结果B，A: 60，B40 ， A和B同时出现:30，那么:条件支持P(A)条件A:60/样本1000.6结果支持P(B)结果B40/样本1000.4(SAS中称为期望置信度)规则支持P (A

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