Hash剪枝

Apriori 的剪枝步骤合并进连接操作的算法，蛮巧妙的做法。用了一个叫TQ的临时项集，把原来要反复遍历的部分提前掉，减少了扫描次数，效率还挺可观的。对比传统Apriori那种从头跑到尾的方式，确实更省事。 频繁项集生成这块，Lk-1 和 L1 的体量差距大，所以能从Lk-1缩成L1的规模，是实在的优化。你要是平时也在做关联规则，尤其是用老版本Apriori头疼的，不妨看看这个思路。 代码实现上其实也不复杂，TQ这个中间变量管理好了就行。你可以类比缓存的思路来理解：先把的组合放进去，后续就不用每次都重复比对了。 想要上手可以参考下面这些资料，有 PDF 的也有Java代码示例，挺方便的：Jav

决策树的后剪枝算法，挺实用的一招，尤其是你在模型训练后精度高、但上线后却效果一般的时候。简单说，后剪枝就是先把树长大，再砍掉一些没啥用的分支，防止模型学得太细，过拟合。剪枝策略里，像规则精度这种方式，逻辑比较直接，就是看看剪了之后对结果影响大不大。没太大影响的就删掉，干脆利落。推荐你看看《基于规则精度的决策树剪枝策略》，思路蛮清晰。如果你还在用 ID3、C4.5 或 C5.0 算法，嗯，这些算法的剪枝方式也略有不同。比如C5.0自带的后剪枝策略就还不错，细节上有不少优化，可以参考这篇实战教程。另外，用 MATLAB 搭建实验环境也挺方便的，推荐入门的话看看《决策树算法 Matlab 入门示例》

回归树的生成讲的是怎么一步步长出那棵“聪明”的树。节点分裂挺关键，选错了方向，模型就学偏了。这里还提到了剪枝，嗯，就是砍掉一些“没啥用”的分支，让树别长得太复杂。要是你在做回归、接触CART模型，那这篇算是个不错的补充。里面的资源也比较实用，像C++实现、MATLAB 噪声工具、还有剪枝策略的，能帮你快速理解每一步的来龙去脉。

memcached 中使用的哈希函数。

整个数据挖掘过程分为连接和剪枝两个关键步骤。连接步骤生成候选项集，通过将频繁项集与自身连接形成候选 k-项集的集合 Ck。剪枝步骤则是确定频繁项集，筛选出支持度满足设定阈值的项集。

内存 Hash 算法模块，挺适合用在需要快速检索大量数据的场景。它利用哈希函数将键值映射到内存中的特定位置，实现高效查找和访问。通过创建一个哈希表，能在内存中存储数据，查询时根据键值计算出对应的索引，如果有多个数据冲突，会通过链表方式存储。这样做既提高了查找效率，也保证了数据的完整性。要注意，哈希函数的好坏直接影响查询性能，最好选择分布均匀的哈希函数。至于扩展性，模块设计时考虑了多种比较方法和多键值的支持，未来可以更灵活地调整。总体来说，内存 Hash 算法模块在数据密集型应用中还挺有用的，简洁高效。

Hash 树的结构清晰、查找快，在挖关联规则的时候挺有用。是在大型事务数据时，用 Hash 树可以显著减少内存占用，速度也提上来了不少。比如 Apriori 算法里，候选项集的支持度统计那块，用 Hash 树来优化，真的是省心不少。 Hash 树的建立其实也不复杂，就是一层层哈希下去，把数据分桶。你可以设定hash 函数，根据事务中的项来分配到不同节点。每层节点还可以继续哈希下去，直到数据不多为止。嗯，说白了，就是让大集合分得更细一点，好查好算。 在实际用的时候，比如你在跑关联规则挖掘，用 Apriori 算法生成k 项候选集，这时候用 Hash 树来存候选项，效率会高多。尤其当数据集大、候选

String 和 Hash 是 Redis 中两种常用的数据类型，常用于缓存场景，减轻数据库压力，实现数据共享。

规则2和规则4展现出100%的精度，表明它们在训练数据上具有极高的准确性。然而，在决策树算法中，追求过高的训练精度可能导致过拟合现象，即模型对训练数据过度适应，而对未知数据的预测能力下降。为了解决这个问题，后剪枝法是一种有效的策略。 以规则修剪为例，我们可以分析不同剪枝策略对模型性能的影响。下表列出了不同剪枝方案的精度变化： | 剪枝方案 | 分类正确的数目 | 分类错误的数目 | 精度 ||---|---|---|---|| 去掉A | 5 | 3 | 5/8 || 去掉B | 3 | 4 | 3/7 || 去掉C | 3 | 2 | 3/5 || 去掉AB | 4 | 0

候选集的支持度计算，其实挺讲技巧的。候选集数量多到吓人，一笔交易能匹配好几个，这时候硬算不现实。用Hash Tree去组织这些候选集就方便多了——内部节点是哈希表，叶子节点挂着项集和支持度。查询的时候靠一个Subset函数，能一下找出交易中包含的所有候选集，效率还不错。适合大批量数据，逻辑也挺清晰。