2014-08-05

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Measures of significance and interestingness for association rules and itemsets：

http://michael.hahsler.net/research/association_rules/measures.html

http://michael.hahsler.net/research/association_rules/

http://weka.8497.n7.nabble.com/

 

在 Weka中設定了幾個類似信賴度(confidence)的度量來衡量規則的關聯程度，它們分別是：

a)        Lift ： P(A,B)/(P(A)P(B)) Lift=1時表示A和B獨立。這個數越大(>1)，越表明A和B存在於一個購物籃中不是偶然現象,有較強的關聯度.

b)        Leverage :P(A,B)-P(A)P(B)

Leverage=0時A和B獨立，Leverage越大A和B的關係越密切

c)        Conviction:P(A)P(!B)/P(A,!B) （!B表示B沒有發生） Conviction也是用來衡量A和B的獨立性。從它和lift的關係（對B取反，代入Lift公式後求倒數）可以看出，這個值越大, A、B越關聯。

 

python靜態變數

http://blog.csdn.net/linda1000/article/details/8710161

 

pig和python

http://help.mortardata.com/technologies/pig/writing_python_udfs

 

hadoop和hdfs

檔案上傳

http://www.cnblogs.com/gpcuster/archive/2010/06/04/1751538.html

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

http://www.zhihu.com/question/20822713

 

今天就到這吧。