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- Apriori算法是什么？适用于什么情境？ - 知乎
Apriori算法的瓶颈 Apriori算法简单，易于实现。 但是它也有自己的缺点，数据集很大的时会出现下面两个问题。 1 需要多次扫描数据集 2 可能会产生庞大的候选集 针对Apriori算法的性能瓶颈问题，2000年Jiawei Han等人提出了基于FP树生成频繁项集的FP-growth算法。
- hash tree 在apriori 算法中是如何进行支持度计数的？ - 知乎
hash tree 在apriori 算法中是如何进行支持度计数的？ 我在看数据挖掘导论（完整版）第六章的时候，看不懂作者举用hash tree 进行关联规则支持度计数的例子。 如图： [图片] 他这里hash funct… 显示全部 关注者 77
- 如何理解 a priori（先验的）和 a posteriori（后验的）？ - 知乎
拉丁语 a priori“先验的，先天的” 和 a posteriori“后验的，凭经验的” 是由康德的 “纯粹理性批判 Critique of Pure Reason” 提出的哲学术语，主要用于表示命题已知的基础。 一个给定的命题如果可以独立于任何经验而被认知，则一个命题是先验可知的，而根据经验才知道一个可知的后验命题。例如
- 请教推荐算法中关联规则的最小支持度和最小置信度如何确认呢？ - 知乎
关联规则在推荐算法中是最长被使用，效果也是相对较好的算法之一。关联规则中的最重要的东西就是支持度和置信度：1、支持度， {X，Y}同时出现的概率，即所有事件中，同时出现X，Y的事件占总事件数的比例；2、置信度，出现X时，同时出现Y的概率，称（X-＞Y）的置信度，即在X条件下，Y的条件
- apriori 算法在数据挖掘中有哪些应用？ - 知乎
在医疗诊断领域，Apriori算法已被应用于多种实际场景，以辅助医生进行更准确的诊断和风险评估。以下是一些具体的应用实例： 康复护理人员的医疗智能系统：一项研究利用Apriori算法来检测医院中的康复护理人员，对医疗数据进行挖掘和探索，设计和构建了一个医疗智能系统。该系统通过疾病分类
- R语言——数据关联规则分析与可视化 - 知乎
针对准备好的数据可以使用apriori ()函数进行关联规则挖掘，下面的程序中通过指定规则的置信度、支持度、长度等参数来控制找到的规则，运行程序后可发现一共找到了109个规则。
- 有没有一种AI模型或者python包，可以自动找出数据之间的关联关系? - 知乎
4 pymining：这个库包含了一系列数据挖掘工具，其中包括对Apriori算法的支持。 5 pandas-profiling：虽然不是一个专门做关联分析的库，但pandas-profiling能快速生成数据概览报告，包含数据的相关性和其他统计信息，对于初步探索数据间的关系非常有用。
- Apriori算法适用于多维度的数据吗？ - 知乎
Apriori算法适用于多维度的数据吗？ 目前网上查到的Apriori算法的范例，都是基于用户购买的商品一个维度来展开的，如果说想把对应的购物时间，客户性别，年龄等维度也加进来，还能否使用Ap… 显示全部 关注者 4 被浏览
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