数据挖掘- 维基百科，自由的百科全书 数据挖掘（Data mining），又譯為资料探勘、資料挖掘、資料採礦。 ... 資料挖掘通常與電腦科學有關，並通過統計、在线分析处理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別 ...
关联式规则- 维基百科，自由的百科全书 1 基本概念; 2 分类; 3 算法. 3.1 Apriori 演算法; 3.2 F-P算法. 3.2.1 F-P算法实现. 3.3 Eclat算法. 3.3.1 Eclat算法实现. 4 参考文献 ...
長鞭效應 - MBA智库百科 長鞭效應（bullwhip effect),在管理學上俗稱“牛鞭效應”長鞭效應是對需求信息扭曲在供應鏈中傳遞的一種形象的描述。其基本思想是：在供應鏈上的各節點，企業只根據來自其相鄰的下級企業的需求信息進行生產或者供應決策時，需求信息的不真實性會 ...
We Are Not ALONE ! 當我們調頻【完全校準】(fully align) 到『無限速度』時，我們就會知道：「你就是我/我就是你；你我就是昆蟲動物/昆蟲動物就是你我；你我就是星球宇宙/星球宇宙就是你我；你我就是【全有】/【全有】就是你我」，事物(非物質/物質)呈現『同時性顯化』。
先驗算法- 維基百科，自由的百科全書 - Wikipedia 先驗算法（英語：Apriori algorithm）是關聯式規則中的經典算法之一。在關聯式規則中，一般對於給定的項目集合（例如，零售交易集合，每個集合都列出的單個商品的 ...
機器學習- 維基百科，自由的百科全書 - Wikipedia 散點圖展示了線性支持向量機的決策邊界（虛線）. 問題. 分類 · 聚類 · 回歸 · 異常檢測 · 關聯規則 · 強化學習 · 結構預測 · 特徵學習 · 在線學習 · 半監督學習 · 語法歸納.
關聯規則相關wiki 台灣Wiki 關聯規則. 摘要： 關聯規則是形如X→Y的蘊涵式，其中且， X和Y分別稱為關聯規則的先導(antecedent或left-hand-side, LHS)和後繼(consequent或right-hand-side, ...
幾個快速挖掘關聯規則的資料探勘方法 關聯規則的挖掘，是目前最重要的資料挖掘問題之一，它的目的是要從銷售 .... 有效率的方法將關聯規則從資料結構中粹取出來；（三）它只需掃描資料庫兩次。 而在本文 ...
數據挖掘- MBA智库百科 利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特征、變化和偏差分析、Web頁挖掘等， 它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。
關聯規則- 知識Wiki - 知網 2014年3月10日 - 故事在描述有關關聯規則的一些細節之前，先來看一個有趣的故事： "尿布與啤酒"的故事。 在一家超市裡，有一個有趣的現象：尿布和啤酒赫然擺在 ...
