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- Apriori算法是什么？适用于什么情境？ - 知乎
Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。 是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。 关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系，也被称为购物蓝分析 (Market Basket analysis)，因为“购物蓝分析”很贴切的表达了
- 如何理解 a priori（先验的）和 a posteriori（后验的）？ - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视
- Apriori - 知乎
Apriori（关联规则算法）是一种无监督学习算法，首先我们要明白我们使用Apriori的前提目的：在一堆数据集中找出数据间的某种关联关系。 比如通过超市购物数据，可能可以发现方便面经常会和火腿肠、卤蛋一起被购买，然后超市将他们放在一个货架。
- 知乎盐选 | 10. 3 分层搜索经典算法——Apriori 算法
10 3 分层搜索经典算法——Apriori 算法 如前所述，发现所有的关联规则可分解为寻找频繁项目集和利用频繁项目集产生所需的强关联规则两个问题。而其中如何寻找频繁项目集是关联规则挖掘的核心问题。 在众多的算法中，Apriori 算法是最为经典的关联规则挖掘
- hash tree 在apriori 算法中是如何进行支持度计数的？ - 知乎
Apriori中的hash tree 讲得很清楚。 第二步，对于每个事务，来走一遍Hash树，书中举了{1 2 3 5 6}这个事务，就和查尔斯周说的相似，但不是简单的枚举，而是跟着树走。
- apriori 算法在数据挖掘中有哪些应用？ - 知乎
在医疗诊断领域，Apriori算法已被应用于多种实际场景，以辅助医生进行更准确的诊断和风险评估。 以下是一些具体的应用实例： 康复护理人员的医疗智能系统：一项研究利用Apriori算法来检测医院中的康复护理人员，对医疗数据进行挖掘和探索，设计和构建了
- 关联分析－Apriori－ 为什么通过频繁 [k-1]-项集 . . . - 知乎
关联分析－Apriori－ 为什么通过频繁 [k-1]-项集可以产生 [k]-项集候选集？ 设 l1 和 l2 是 Lk-1 中的成员。 记 li [j] 表示 li 中的第 j 项（例如 l1[k-2] 表示l1的倒数第2项）。
- 现在对于Apriori算法有哪些批判？ - 知乎
如果是有监督问题，Apriori比decision tree发现的规则多很多。 算法一大问题是慢，内存消耗大，可以考虑改进算法像fp tree。 实际运用中不需要得到这么多规则，所以需要很多prune的操作，此时时间和内存消耗也不是什么大问题啦。
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