數據挖掘_頻繁項集/關聯規則

【1】數據挖掘和機器學習的區別:          數據挖掘應該數據量很大，需要考慮內存方面：內存速度快，但是容量小。而如果內存放不下，只能放到硬盤裏，那樣處理會很慢。所以數據挖掘的目的是讓算法動起來。          機器學習則忽略內存，單純的從公式和模型出發。 【2】頻繁項集和關聯規則：理解：無論頻繁項集還是關聯規則其實都是爲了探索項與項之間的共振關係。（項與項之間有關聯，會同時出現）（啤酒

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