apriori

• 基本解释

• apriori是什么意思？

Apriori是一种用于频繁项集挖掘和关联规则学习的算法。它是一种通过发现大规模数据集中的有趣模式和关联来发现频繁项集的算法。这些频繁项集是规则的基础，规则通常表示为“A经常与B一起出现”。Apriori算法通过使用先验知识（如支持度、置信度和提升度等约束条件）来过滤掉不符合要求的规则，从而生成最终的关联规则。Apriori算法在数据挖掘和商业智能领域得到了广泛应用。

• 速记技巧

• 中文词源

• 双语例句

• 常用短语

1. Apriori算法

2. 关联规则挖掘

3. 频繁项集

4. 支持度

5. 置信度

6. 关联规则

7. 关联性

8. 相关性分析

9. 频繁模式

10. 频繁子集

这些短语在数据挖掘和机器学习中经常使用，用于处理大规模数据集并发现隐藏的模式和关联。