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作者：i阿极
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| 专栏案例：机器学习案例 |
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| 机器学习(一)：线性回归之最小二乘法 |
| 机器学习(二)：线性回归之梯度下降法 |
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假设有以下《超市商品购买.txt》数据集，每行代表一个顾客在超市的购买记录： I1: 西红柿、排骨、鸡蛋、毛巾、水果刀 I2: 西红柿、茄子、水果刀、香蕉 I3: 鸡蛋、袜子、毛巾、肥皂、水果刀 I4: 西红柿、排骨、茄子、毛巾、水果刀 I5: 西红柿、排骨、酸奶 I6: 鸡蛋、茄子、酸
一、关联规则挖掘 二、Apriori-关联规则算法 三、Apriori算法分解—Python大白话式实现 步骤1： 外部库调用❀ 步骤2： 数据导入❀ 步骤3： 数据处理❀ 步骤4：输出所有Goodlist❀ 步骤5：项集重组❀ 步骤6：支持度扫描与输出 ❀ 步骤7：根据最小支持度阈值进行减枝叶❀ 步骤
在本文中，我们深入探讨了Apriori算法的理论基础、核心概念及其在实际问题中的应用。文章不仅全面解析了算法的工作机制，还通过Python代码段展示了具体的实战应用。此外，我们还针对算法在大数据环境下的性能局限提出了优化方案和扩展方法，最终以独到的技术洞见进行
你是否有过这样的经历：在刷抖音的时候，总是容易刷到自己比较感兴趣的领域，比如说你喜欢玩游戏、看电影、看美女，那么你刷到的视频往往就在这几个之间徘徊；当你进入淘宝、京东想看点东西的时候，你想买的东西正好在搜索框的推荐项；当你QQ音乐的喜欢里有《稻
大家可能听说过用于宣传数据挖掘的一个案例:啤酒和尿布；据说是沃尔玛超市在分析顾客的购买记录时，发现许多客户购买啤酒的同时也会购买婴儿尿布，于是超市调整了啤酒和尿布的货架摆放，让这两个品类摆放在一起；结果这两个品类的销量都有明显的增长
关联规则 ： 是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性 常用于实体商店或在线电商的推荐系统：通过对顾客的购买记录数据库进行关联规则挖掘，最终目的是发现顾客群体的购买习惯的内在共性，例如购买产品A的同时也连带购买产品B的概率，根据挖掘结果，调
关联规则分析（Association-rules Analysis）是数据挖掘领域的一个重要方法，它是以某种方式分析数据源，从数据样本集中发现一些潜在有用的信息和不同数据样本之间关系的过程。 关联是指在两个或多个变量之间存在某种规律性，但关联并不一定意味着因果关系。 关联规则是寻
关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。 这些关系可以有两种形式: 频繁项集（frequent item sets）: 经常出现在一块的物品的集合。 关联规则（associational rules）: 暗示两种物品之间可能存在很强的关系。 关联分析（关联规则学习): 从大规模数据集中寻找物品间的
在本文中，我们深入探讨了Apriori算法的理论基础、核心概念及其在实际问题中的应用。文章不仅全面解析了算法的工作机制，还通过Python代码段展示了具体的实战应用。此外，我们还针对算法在大数据环境下的性能局限提出了优化方案和扩展方法，最终以独到的技术洞见进行
目录 一、Apriori 二、FP-Growth 算法理论部分参考： (28条消息) Apriori算法与FP-Tree算法_messi_james的博客-CSDN博客 参考： (28条消息) 【机器学习】关联规则及python实现_mlxtend.frequent_patterns_为什么昵称不能重复的博客-CSDN博客
