利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的候选项个数。

先验原理可以表述为：如果一个项集是频繁的，那包含它的所有项集也是频繁的。

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利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集，在候选2-项集中需要剪枝的是（） ID 项集 1 面包、牛奶 2 面包、尿布、啤酒、鸡蛋 3 牛奶、尿布、啤酒、可乐 4 面包、牛奶、尿布、啤酒 5 面包、牛奶、尿布、可乐

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利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集，在候选2-项集中需要剪枝的是（） ID 项集 1 面包、牛奶 2 面包、尿布、啤酒、鸡蛋 3 牛奶、尿布、啤酒、可乐 4 面包、牛奶、尿布、啤酒 5 面包、牛奶、尿布、可乐

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频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是（）

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设X={1，2，3}是频繁项集，则可由X产生（）个关联规则。

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设X={1，2，3}是频繁项集，则可由X可产生（）个关联规则。

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下列何种算法可以帮助我们做数值的预测（Prediction）？（）

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根据下面的购物篮，假定支持度阈值为40%，其中（）是频繁闭项集。  TID 项 1 abc 2 abcd 3 bce 4 acde 5 de

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在建立线性回归（Linear Regression）之前我们可以利用何种方法挑选重要属性，以降低模型的复杂度？（）

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