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分类模型的误差大致分为两种：训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）.

2023-12-01python信计选择判断

Bayes 法是一种在已知后验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。

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对于 SVM 分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。

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分类和回归都可用于预测，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。

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聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型 (或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类

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具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。

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如果规则不满足置信度阈值，则形如的规则一定也不满足置信度阈值，其中是 X 的子集。

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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。

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关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。

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