Apriori及其改进 在Python中实现了应用的Apriori算法及其改进（PCY，多哈希） 问题 问题1：PCY算法 使用单个哈希实现PCY算法，并打印所有频繁项集。 您可以使用自己选择的哈希函数。 输入参数： Input.txt：这是包含所有事务的输入文件。 每行对应一个事务。 每个交易都有以逗号分隔的项目。 使用input.txt测试此算法。 支持：整数，用于定义有资格作为频繁项集的最小数量。 存储桶大小：这是哈希表的大小。 输出： 输出需要包含按字典顺序排序的所有大小的频繁项目集。 它还应包含哈希桶及其候选者计数。 如果结果仅包含size1的项目集，则将其打印并返回。 如果其中包含大小> = 2的项目集，则也将打印哈希的存储区计数。 例如，考虑下面的输出。 ['a'，'b'，'d'] {0：0，1：2，3：5} [['a'，'b']] 这里['a'，'b'，'d

英文原版MIT线性代数大神 吉尔·伯特 先生所著的有关线性代数的书，这可写的比国内的教材好太多了~

Linear Algebra and Its Applications by David C.Lay

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