机器学习：理解支持度和置信度在规则挖掘中的作用

本规则度量支持度和置信度的机器学习课件来自大连海事大学智能科学与技术课程，主要讲解了关联规则分析中的两个关键概念：支持度和置信度。支持度(support)是指在所有事务集中，包含某个规则的事务占比，它衡量了规则出现的频繁程度。例如，在给定的示例中，如果"Customer buys diaper"和"Customer buys beer"这一规则的支持度较高，说明这两个商品经常一起被购买。 置信度(confidence)则是指规则A→B中，事件B发生的概率在事件A已经发生的情况下。简单来说，它表示在购买了尿布的顾客中，有多少比例也会购买啤酒。这两个度量在市场篮子分析、推荐系统等领域中广泛使用，用于挖掘数据中的潜在关联和预测用户行为。 课件强调了在设定规则时，会设定一个最小的支持度(minimum support)和最小的置信度(minimum confidence)阈值，只有当规则的频率超过这个阈值，才会被认为是“强”关联规则。例如，如果设置的最小支持度为10%，那么只有在至少10%的事务集中都包含了这两个商品，这条规则才会被考虑。 课程内容还包括了监督学习的基础概念，如分类、回归、决策树、人工神经网络等，以及非参数方法和贝叶斯学习等。此外，课件还提到了机器学习的学习路径，鼓励学生理解和掌握基本概念，熟悉机器学习方法的核心思想，能够编程实现少数经典算法，并积极参与课堂讨论。 在实际应用中，机器学习通过分析历史数据中的模式，帮助商家进行商品推荐、库存管理，或者预测消费者行为，从而提升商业决策的精准性。数据挖掘技术正是机器学习在大数据背景下的一项重要应用，它涉及从海量数据中自动提取有价值的信息和知识的过程。 这门课程为学习者提供了理论与实践相结合的学习体验，旨在培养他们运用机器学习解决实际问题的能力，以及对数据背后潜在规律的洞察力。