PU学习:正例和无标记样本学习(learning from positive and unlabeled examples),一般称为LPU或PU学习,是一种半监督学习方法.Pig:在HDFS和MapReduce上处理大规模数据集的脚本语言,它提供更高层次的抽象并转化为优化处理的MapReduc...PU学习:正例和无标记样本学习(learning from positive and unlabeled examples),一般称为LPU或PU学习,是一种半监督学习方法.Pig:在HDFS和MapReduce上处理大规模数据集的脚本语言,它提供更高层次的抽象并转化为优化处理的MapReduce运算.频繁集(frequent itemset):是大于最小支持度的项目集.强关联规则:如果某条规则同时满足最小支持度(min-support)和最小置信度(min-confidence),展开更多
文摘PU学习:正例和无标记样本学习(learning from positive and unlabeled examples),一般称为LPU或PU学习,是一种半监督学习方法.Pig:在HDFS和MapReduce上处理大规模数据集的脚本语言,它提供更高层次的抽象并转化为优化处理的MapReduce运算.频繁集(frequent itemset):是大于最小支持度的项目集.强关联规则:如果某条规则同时满足最小支持度(min-support)和最小置信度(min-confidence),