机器学习（二十三）——常见算法（关联、相似、TF-IDF等）

1） Apriori算法： 通过apriori算法来实现频繁项集的查询： 支持度：数据集中包含该项集记录所占的比例，上例中{豆奶}的支持度=2/5，{啤酒，尿布}的支持度=3/5。 置信度：针对像频繁集数量>=2的情况，例如{啤酒，尿布}，那么置信度=支持度({尿布，啤酒})/支持度(尿布)。 置信度的顺序对结果存在影响：          两个公式的结果未必一致。 需要注意的是，b和a的位置不同

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