情報意味論（９） 相関規則

内容

1. 印刷用     1-6, 7-12, 13-18, 19-24, 25-30, 31-36
2. スライド　1 情報意味論（９） 相関規則
3. スライド　2 本日の目標
4. スライド　3 相関規則(association rule)
5. スライド　4 バスケット データ
6. スライド　5 相関規則の例
7. スライド　6 問合せ(query)の例
8. スライド　7 形式的なモデル
9. スライド　8 形式的モデル (続)
10. スライド　9 例
11. スライド　10 問題
12. スライド　11 問題の分解
13. スライド　12 頻出アイテム集合の構成法
14. スライド　13 Aprioriアルゴリズム
15. スライド　14 Apriori アルゴリズム
16. スライド　15 候補集合の生成
17. スライド　16 Apriori アルゴリズム (続)
18. スライド　17 Subset 関数
19. スライド　18 Subset 関数 (続)
20. スライド　19 Subset 関数 (続)
21. スライド　20 簡単な例：データベース
22. スライド　21 簡単な例：
23. スライド　22 簡単な例：
24. スライド　23 簡単な例　minsup = 40%
25. スライド　24 簡単な例　minsup = 40%
26. スライド　25 別の例
27. スライド　26 Aprioriアルゴリズム ? 　例3
28. スライド　27 Aprioriアルゴリズム ? 　例4
29. スライド　28 相関ルールの作成
30. スライド　29 信頼度の計算
31. スライド　30 興味度の尺度
32. スライド　31 支持度と信頼度に対する批判
33. スライド　32 支持度と信頼度に対する批判２
34. スライド　33 興味度の他の尺度 : corr
35. スライド　34 例：　Basketball and Cereal