數據挖掘-Apriori

數據挖掘 參數化方法 優點是用少量的參數簡化了建模問題, 缺點是初始假設在許多實際問題中不成立,導致誤差過大。 包括分類、迴歸等模型 非參數化方法 僅假定近似的輸入會產生近似的輸出,這類方法沒有假設任何先驗密度或參數形式,沒有單個全局模型,僅估計局部模型,局部模型僅受鄰近訓練樣本的影響。 包括關聯規則模型 關聯規則        是在無指導學習系統中發現局部模式的最常見形式。 關聯規則挖掘算法通常

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