Explore Association Rule Mining, en mettant l'accent sur les éléments fréquents et les mesures alternatives d'intérêt, y compris l'algorithme FP-Growth et la comparaison des performances.
Couvre les règles d'association minière, se concentrant sur les algorithmes de croissance d'Apriori et de FP pour trouver des itemset fréquents et extraire les règles efficacement.
Introduit l'extraction de règles d'association, couvrant le support, la confiance, l'algorithme Apriori et la croissance des FP pour la découverte fréquente d'éléments.
Explore les règles d'association dans l'extraction de données, y compris les mesures, les techniques et les algorithmes pour l'extraction efficace des règles.
Couvre les défis et les opportunités de l'exploration de données, des questions pratiques, des composants d'algorithmes et des applications telles que l'analyse du panier d'achat.
