機器學習（二十三）——常見算法（關聯、相似、TF-IDF等）

1） Apriori算法： 通過apriori算法來實現頻繁項集的查詢： 支持度：數據集中包含該項集記錄所佔的比例，上例中{豆奶}的支持度=2/5，{啤酒，尿布}的支持度=3/5。 置信度：針對像頻繁集數量>=2的情況，例如{啤酒，尿布}，那麼置信度=支持度({尿布，啤酒})/支持度(尿布)。 置信度的順序對結果存在影響：          兩個公式的結果未必一致。 需要注意的是，b和a的位置不同

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