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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1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书
2、学习目标：快速完成相关题目设计；
3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛；
4、特点：直接可以编辑使用；
5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。
6、使用说明：下载解压可直接使用。
7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现，
了解不同课题的知识内容，学习内部架构和原理，掌握有关课题重要资源，
同时增加自己对不同方面知识的了解，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ，
并且可以快速完成相关题目设计，节约大量时间精力，也为后续的课题创作
提供有力的理论依据、实验依据和设计依据，例如提供一些开源代码、设计原理、
原理图、电路图、毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书等有效的资料，
也可以应用于课程设计、diy、毕业、参赛等不同场景，而且本设计简单，通俗易通，
方便快捷，易于学习，下载之后可以直接可以编辑使用，
可以为设计参赛人员、学生、老师及爱好者等不同使用者提供有效且实用的学习资料
及参考资料，同时也是一份值得学习和参考的资料。
2022-06-09 10:03:26
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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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