购买彩票已经成为人们生活当中一
种娱乐性投资。因此, 如何提高中奖率,
必将成为彩民朋友一个很关心的问题。
许多彩民朋友在购买彩票的时候往往会
对以往的出现的数据组合进行分析, 看
看是否有什么规律, 希望将此结果作为
对未来的数据进行预测。在众多的方法
中有一种方法很普遍: 认为在以往众多
期数中出现次数较多的数据或者数据组
合在往后的期数出现的机会也应该很
大。也就是在购买彩票前看看以前哪些
号码出现的次数多, 越多就表示它往后
出现的机会也越多。利用这种方法来购
买下期的号码, 表面上看来很合理。下面
我们针对这个问题使用关联规则挖掘中
经典算法Apriori 算法来对其进行一些
实例研究, 并且运用概率论的知识对所
得结论进行解释。
2022-08-28 17:18:45
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使用Apriori算法进行频繁项集的挖掘以及关联规则的挖掘 挖掘的数据集是fulldata中的前1000条数据top1000data。因为fulldata中数据过多（超过80000），使用Apriori算法将会耗费大量的时间。
2022-07-13 09:11:49
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人工智能-机器学习-关联规则分析-Apriori算法实例-挖掘电影导演的关联规则
2022-06-29 18:05:31
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导读：
随着大数据概念的火热，啤酒与尿布的故事广为人知。我们如何发现买啤酒的人往往也会买尿布这一规律？数据挖掘中的用于挖掘频繁项集和关联规则的Apriori算法可以告诉我们。本文首先对Apriori算法进行简介，而后进一步介绍相关的基本概念，之后详细的介绍Apriori算法的具体策略和步骤，最后给出Python实现代码。
1.Apriori算法简介
Apriori算法是经典的挖掘频繁项集和关联规则的数据挖掘算法。A priori在拉丁语中指”来自以前”。当定义问题时，通常会使用先验知识或者假设，这被称作”一个先验”（a priori）。Apriori算法的名字正是基于这样的事实：算法使用频繁项
2022-06-08 12:04:24
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IT_销售带推荐系统
Python-Django网络应用程序，根据客户以前在公司购买的产品为客户推荐产品，推荐系统为Apriori算法。
2022-06-05 19:08:41
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