机器学习_规则与关联规则模型Apriori、FP-Growth

1. 什么时候使用规则模型  机器学习时常遇到一个问题：当数据并不彻底可分时，分类器得分不高。真实世界中的数据常常是这样：各类无心义数据和少许有意义数据混在一块儿，无心义数据又没什么规律，没法统一去除。好比说，对股票外汇市场受各类因素影响，预测第二天涨跌通常各算法效果都很差。虽然找不到通用的规则，却能在数据中探索到一些模式，好比十字星，孕线，三只乌鸦等组合仍是具备必定的预测性。  以前使用决策树时

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