흰고래의꿈

1. Rule Generation from frequent itemset 1. Frenquent itemset이 {A,B,C,D}일 떄 Candidate rules은 다음과 같다. ▪ Frenquent itemset이 K개 이면 총 생성할 수 있는 Candidate rules은 2^k-2개이다. ▪ 공집합과 전체 집합은 뺴기 때문에 -2이다. 2. 신뢰도(confidence)는 anti-monotone 성질을 가지지 않는다. ▪ Apriori 특성 사용이 어려움 - c(ABC->D) can be larger of smaller than c(AB->D) ▪ 동일한 항목집합에서 생성된 규칙에 대해서는 anti-monotone 성질이 성립 - c(ABC->D) >= c(AB->CD) >= c(A->BCD) 3..

1. 개요 char binary data printf로 표현하기 2. Source Code - C#include void print_binary(unsigned char a) { int i; unsigned char p; p = 0x80; for (i = 0; i > 1; } printf("\n"); } int main() { char a = 0x00;//0000 0000 print_binary(a); a |= 0x80; print_binary(a); }

1. 개요 기본적인 Hash에 대해서는 알것이라고 생각한다. 아래 소스코드에서 사용되는 중요 변수에 대한 설명은 다음과 같다. (1) struct vocab_word *vocab : Vocabulary의 약자로 단어가 저장될 Array이다. 다만 정렬되어 저장되지 않고 들어온 순서대로 저장된다. (2) Hash Function : 'word'라는 단어가 들어왔을 때 각 알파벳의 비트와 자리에 따른 값을 곱해 특정 숫자를 구한다. (3) const int vocab_hash_size : Hash Function의 Output의 최대 크기이다. (4) int *vocab_hash : Hash Function으로 구한 자리에 실제 단어가 vocab Array에 저장되어 있는 위치값을 저장한다. 2. Sourc..