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经典Apriori算法的优化，并在商场消费者消费数据集上进行测试，挖掘频繁模式-Optimization of classical Apriori algorithm, and tested in store consumer data sets, frequent pattern mining
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建模优化与评价的理论基础学习，用于统计分析和数据挖掘-Based learning theory and modeling optimization and uation for statistical analysis and data mining
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分类器的性能比较与调优:
使用scikit-learn 包中的tree，贝叶斯，knn，对数据进行模型训练，尽量了解其原理及运用。
使用不同分析三种分类器在实验中的性能比较，分析它们的特点。
本实验采用的数据集为house与segment。(Performance comparison and optimization of classifiers:
We use tree, Bayesian and KNN in scikit-learnpackage to train the dat
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