深度學習

Apriori算法是第一個關聯規則挖掘算法，也是最經典的算法。它利用逐層搜索的迭代方法找出數據庫中項集的關係，以形成規則，其過程由連接（類矩陣運算）與剪枝（去掉那些沒必要的中間結果）組成。該算法中項集的概念即爲項的集合。包含K個項的集合爲k項集。項集出現的頻率是包含項集的事務數，稱爲項集的頻率。如果某項集滿足最小支持度，則稱它爲頻繁項集。 該算法的基本思想是：首先找出所有的頻集，這些項集出現的頻繁

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