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Python数据挖掘与机器学习,快速掌握聚类算法和关联分析

摘要:前文数据挖掘与机器学习技术入门实战与大家分享了分类算法,在本文中将为大家介绍聚类算法和关联分析问题。分类算法与聚类到底有何区别?聚类方法应在怎样的场景下使用?如何使用关联分析算法解决个性化推荐问题?本文就为大家揭晓答案。 数十款阿里云产品限时折扣中,赶紧点击这里,领劵开始云上实践吧! 本次直播视频精彩回顾, 戳这里! 演讲嘉宾简介: 韦玮,企业家,资深IT领域专家/讲师/作家,畅销书《精通Python网络爬虫》作者,阿里云社区技术专家。 以下内容根据演讲嘉宾视频分享以及PPT整理而成。 本文将围绕一下几个方面进行介绍: 1.聚类问题应用场景介绍 2.K-Means算法介绍与实现 3.使用K-Means算法对公司客户价值进行自动划分案例实战 4.关联分析问题应用场景介绍 5.Apriori算法介绍 6.FP-Growth算法介绍 7.使用关联分析算法解决

Java与线程

并发不一定要依赖多线程(如PHP的多进程并发),但在Java中谈论并发,大多数都与线程脱不开关系 线程的实现 线程是CPU调度的基本单位。 Thread类与大部分的Java API有显著的差别,它的所有关键方法都是声明为Native的。 意味着这个方法没有使用或无法使用平台无关的手段来实现。 内核线程(Kernel-Lever Thread,KLT) 直接由操作系统内核(Kermel,下称内核)支持的线程 由内核来完成线程切换,内核通过操纵调度器(Sheduler) 对线程进行调度,并负责将线程的任务映射到各个处理器上。 每个内核线程可以视为内核的一个分身,这样OS就有能力同时处理多件事情,支持多线程的内核就叫做多线程内核(Multi-Threads Kernel )。 程序一般不会直接去使用KLT,而使用KLT的一种高级接口即轻量级进程(Light Weight Process,LWP),即我们通常意义上所讲的线程,由于每个LWP都由一个KLT支持,因此只有先支持KLT,才能有LWP。这1:1的关系称为一对一的线程模型。 KLT与LWP之间1:1的关系 局限性 由于是基于KLT实现的...

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