序列模式或项目集fp树

序列模式或项目集FP树是一种用于数据挖掘和序列分析的数据结构。它是一种基于前缀树的数据结构，用于存储和表示序列模式或项目集的频繁模式。

序列模式是指在时间顺序上具有一定关联性的数据项集合。例如，购物篮中的商品购买序列、用户浏览网页的点击序列等。序列模式挖掘可以帮助我们发现这些序列中的频繁模式，从而可以用于推荐系统、市场分析、用户行为分析等领域。

项目集FP树是一种用于高效存储和挖掘序列模式的数据结构。它通过将序列模式转化为项目集的形式，并构建一棵树来表示这些项目集之间的关系。FP树的节点包含项目项和计数信息，通过连接相同项目项的节点来表示序列模式的频繁性。

序列模式或项目集FP树的优势在于：

高效存储：FP树通过压缩存储相同项目项的节点，节约了存储空间。
高效挖掘：FP树通过构建树结构，可以快速地发现频繁模式。
灵活性：FP树可以处理不同长度的序列模式，并且可以进行增量更新。

应用场景：

购物篮分析：通过挖掘购物篮中的序列模式，可以了解用户的购买习惯，从而进行个性化推荐。
用户行为分析：通过分析用户在网站上的点击序列，可以了解用户的兴趣和偏好，从而优化网站内容和布局。
生产过程优化：通过分析生产过程中的序列模式，可以发现生产中的瓶颈和优化点，提高生产效率。

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自然语言处理 NLP（2）

；确定模式；非确定模式；隐藏模式；隐马尔科夫模型 HMM 是一种统计模型，用于描述一个含有隐含未知参数的马尔科夫过程，难点在于从可观察的参数中确定此过程的隐含参数，然后利用这些参数进行下一步的分析...建立分类器的步骤：确定输入特征—特征提取器；划分数据集；使用训练集构建分类器；使用测试集测试分类器效果；分类的类别文档分类特征提取器：关键字是否在文档中；分类器训练；词性判断...特征提取器：词后缀分类器训练：决策树分类器基于上下文的词性判断；序列分类贪婪序列分类；隐马尔科夫模型；句子分割：标点符号的分类任务识别对话行为类型；评估训练集与测试集的划分准确度...正确分类数目/待分类数目精确度(precision) TP/(TP+FP) 召回率(recall) TP/(TP+FN) F-度量值(F-score) (2*Precison...，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据样本有类别标记；

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【机器学习实战】第12章使用FP-growth算法来高效发现频繁项集

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他是一种算法框架，在每次计算结果之后，逼近统计模型参数的最大似然或最大后验估计。...详细介绍链接 FP-Tree 频繁模式树算法。...这个算法也有被称为FP-growth算法，这个算法克服了Apriori算法的产生过多侯选集的缺点，通过递归的产生频度模式树，然后对树进行挖掘，后面的过程与Apriori算法一致。...详细介绍链接 GSP GSP算法是序列模式挖掘算法。GSP算法也是Apriori类算法，在算法的过程中也会进行连接和剪枝操作，不过在剪枝判断的时候还加上了一些时间上的约束等条件。...详细介绍链接 PreFixSpan PreFixSpan算法是另一个序列模式挖掘算法，在算法的过程中不会产生候选集，给定初始前缀模式，不断的通过后缀模式中的元素转到前缀模式中，而不断的递归挖掘下去。

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机器学习（九）—FP-growth算法

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【数据挖掘 | 关联规则】FP-grow算法详解（附详细代码、案例实战、学习资源）

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