アソシエーションルールの適用は何ですか？
相関ルール学習は、あるデータ要素の別のデータ要素への依存性をテストし、より効果的になるように適切に作成する教師なし学習方法の一種です。データセットの変数間のいくつかの興味深い関係または関係を発見しようとします。データベース内の変数間の興味深い関係を見つけるには、いくつかのルールに依存します。
相関ルール学習は機械学習の重要な手法であり、マーケットバスケット分析、Web使用マイニング、連続生産などで使用されます。マーケットバスケット分析では、アイテム間の関係を見つけるために複数の大手小売業者が使用するのに適しています。 。
アソシエーションルールは元々、一緒に購入された製品を表すPOSデータから変換されました。そのルーツはPOSトランザクションのリンクにありますが、アソシエーションルールを小売市場の外部で使用して、「バスケット」のタイプ間の関係を見つけることができます。
アソシエーションルールには、次のようなさまざまなアプリケーションがあります-
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レンタカーやホテルの部屋など、クレジットカードで購入したアイテムは、顧客が購入する可能性が高い次の製品への洞察をサポートします。
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テレコネクションユーザーが購入するオプションのサービス（キャッチホン、転送電話、DSL、スピードコールなど）のサポートにより、これらの機能をバンドルして収益を最大化する方法が決まります。
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小売ユーザーが使用する銀行サービス（金融業界のアカウント、CD、投資サービス、自動車ローンなど）は、他のサービスが必要になる可能性が高いユーザーを認識します。
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異常な保険金請求のグループは、詐欺の表現である可能性があり、より高度な調査を引き起こす可能性があります。
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医療患者の病歴は、明確な一連の治療に基づいて起こりうる合併症の表現をサポートすることができます。
Aprioriアルゴリズムでは、このアルゴリズムは相関ルールを作成するために頻繁なデータセットを必要としました。トランザクションを含むデータベースで動作するように作成されています。このアルゴリズムでは、アイテムセットを効果的に計算するために幅優先探索とハッシュツリーが必要でした。
これは通常、購入可能な製品を理解するためのマーケットバスケット分析およびサポートに使用されます。医療分野で、患者の薬の反応を発見するために使用されます。
Eclatアルゴリズムでは、同値類変換を表します。このアルゴリズムでは、トランザクションデータベースで頻繁に使用されるアイテムセットを検出するために、深さ優先探索方式が必要でした。 Aprioriアルゴリズムよりも迅速な実装を実装します。
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C ++プログラミングのアプリケーションは何ですか？
C ++は、エンドユーザー向けの大規模な商用アプリケーションの作成に使用される、広く使用されているプログラミング言語です。主要なソフトウェアベンダーや巨人によってC++を使用して構築された主要なアプリケーションのいくつかは、- グーグル − Googleファイルシステム、Google Chromiumブラウザ、MapReduceの大規模クラスタデータ処理はすべてC++で記述されています。 モジラ −MozillaFirefoxとThunderbirdの電子メールチャットクライアントはどちらもC++を使用して作成されています。 MySQL − MySQL、オープンソースのDBMSはC++
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C＃でのリフレクションのアプリケーションは何ですか？
リフレクションオブジェクトは、実行時にタイプ情報を取得するために使用されます。実行中のプログラムのメタデータへのアクセスを提供するクラスは、System.Reflection名前空間にあります。 以下は反射のアプリケーションです- 実行時に属性情報を表示できます。 アセンブリ内のさまざまなタイプを調べて、これらのタイプをインスタンス化できます。 メソッドとプロパティへの遅延バインディングが可能になります 実行時に新しいタイプを作成し、それらのタイプを使用していくつかのタスクを実行できます。 System.Reflection名前空間には、アプリケーションに関する情報を取得し、タイプ、値