apriori:
apriori
是關聯分析中比較早的一種方法，主要用來挖掘那些頻繁項集合。其思想是：
1. 如果乙個專案集合不是頻繁集合，那麼任何包含它的專案集合也一定不是頻繁集合；
2. 如果乙個專案集合是頻繁集合，那麼它的任何非空子集也是頻繁集合；
aprioir
需要掃瞄專案表多遍，從乙個專案開始掃瞄，舍去掉那些不是頻繁的專案，得到的集合稱為l
，然後對
l中的每個元素進行自組合，生成比上次掃瞄多乙個專案的集合，該集合稱為
c，接著又掃瞄去掉那些非頻繁的專案，重複…
看下面這個例子：
元素專案**：
如果每個步驟不去掉非頻繁專案集，則其掃瞄過程的樹形結構如下：
在其中某個過程中，可能出現非頻繁的專案集，將其去掉（用陰影表示）為：
機器學習 演算法 Apriori
參考 很多人都喜歡用 啤酒跟尿布 這個例子來比喻機器學習，主要就是想說明apriori在挖掘物件關聯的重要作用，這個演算法很簡單，沒有涉及複雜的數學知識，一點邏輯而已，還有改進的apriori演算法，有時間我也會實現一下 簡單實現了一下apriori，直接上python 和結果 coding utf...
機器學習實戰 apriori
前面主要學習了機器學習的兩大塊 分類，回歸，接下來的兩節進入到頻繁項集和關聯規則的分析。關聯分析中最著名的例子當屬啤酒和尿布了。為了定義上述的頻繁和關聯我們引入兩個定義 1 支援度 資料集中包含該集項的記錄所佔的比例 2 置信度 對於關聯規則p m，該規則的置信度為 support p u m su...
機器學習之Apriori
1 幾個概念 1 關聯分析 一種在大規模資料中尋找有趣關係的任務。這種有趣關係一般有兩種形式 頻繁項集或者關聯規則。2 頻繁項集 經常,頻繁出現在一起的物品集合，通常用一對 來表示。3 關聯規則 兩種物品之間存在的關聯關係，通常用 4 支援度 這是用來衡量頻繁項集的因子。乙個項集的支援度即為乙個資料...