机器学习课件：Apriori性质与频繁项集挖掘

"该资源是一份来自大连海事大学智能科学与技术课程的机器学习课件，主要讲解了使用Apriori性质从频繁项集中生成C3的概念，并介绍了机器学习的基本概念、应用实例以及课程的相关考核和学习方法。" 在机器学习领域，关联规则学习是一种常用的数据挖掘技术，Apriori算法是其中的经典算法。该算法主要用于发现数据集中项集之间的关联规则，例如在超市购物数据中找出“买了面包的人通常也会买牛奶”这样的规律。Apriori算法的核心在于通过迭代的方式生成频繁项集，并利用性质进行剪枝以减少计算量。 描述中的过程展示了如何使用Apriori性质由L2（频繁项集）产生C3（候选频繁项集）： 1. **连接**：将L2中的项集两两组合，形成一个新的项集集合，即连接操作。例如，将{{A,C},{B,C},{B,E},{C,E}}连接，得到{{A,B,C},{A,C,E},{B,C,E}}。 2. **剪枝**：使用Apriori性质，如果一个项集的任何子集不频繁，则整个项集也不可能是频繁的。对于生成的C3，检查其所有子集是否都在L2中。如{A,B,C}的子集{A,B}不在L2中，因此删除{A,B,C}；{A,C,E}的子集{A,E}不在L2中，删除{A,C,E}；而{B,C,E}的所有2-项子集{B,C},{B,E},{C,E}都在L2中，所以保留{B,C,E}。 通过这样的剪枝，最终得到C3={{B,C,E}}，这些是可能的频繁3项集，接下来可以继续检查它们的频繁性，或者进一步生成更长的候选项集。 课程的考核方式包括平时分、点名、上机作业和期末考核，强调理解和实践能力的培养。教材推荐了《机器学习》（Tom M. Mitchell著）和《机器学习导论》（Ethem Alpaydin著），课程内容涵盖监督学习、非监督学习、决策树、神经网络等多个主题。学习本课程的目标是掌握基本概念，理解机器学习思想，并能实现一些经典算法。 机器学习定义为从历史数据中学习模式并进行预测的方法。它在大量数据处理、数据挖掘等领域有广泛应用，例如通过分析历史销售数据预测未来趋势，或者通过用户行为数据推荐个性化内容。机器学习的可行性基于假设未来情况与历史数据不会有显著差异，使得预测结果具有一定的准确性。