apriori

apriori是什么意思，apriori怎么讀 語音:
英音  ['e?prɑ?'?:r?] 
美音  ['e?pr?'?:r?] 

• 基本解釋

adj. <拉>由原因推及結果的；演繹的；先驗的；推測的

• apriori是什么意思？

Apriori是一種用于頻繁項集挖掘和關聯規(guī)則學習的算法。它是一種通過發(fā)現大規(guī)模數據集中的有趣模式和關聯來發(fā)現頻繁項集的算法。這些頻繁項集是規(guī)則的基礎，規(guī)則通常表示為“A經常與B一起出現”。Apriori算法通過使用先驗知識（如支持度、置信度和置信度閾值）來過濾和生成規(guī)則。該算法基于兩個基本假設：首先，每個頻繁項集都必須是頻繁的，即它必須滿足一定的支持度閾值；其次，如果一個項集是頻繁的，那么它的所有子集也應該是頻繁的，這就是Apriori的第二條原則。這個算法在數據挖掘和機器學習中經常被使用。

• 速記技巧

• 中文詞源

• 雙語例句

• 常用短語

1. Apriori算法

2. 關聯規(guī)則挖掘

3. 頻繁項集

4. 支持度

5. 置信度

6. 關聯規(guī)則

7. 關聯性分析

8. 關聯規(guī)則學習

9. 頻繁模式挖掘

10. 頻繁模式樹

這些短語在數據挖掘和機器學習中經常使用，用于描述和分析大規(guī)模數據集中潛在的關聯模式和規(guī)則。

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