priori 以i结尾的英文动词五年级

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于priori的问题，于是小编就整理了2个相关介绍priori的解答，让我们一起看看吧。

以i结尾的英文动词五年级

以下是一些以字母"i"结尾的英文动词，适合五年级学生学习和使用：

1. fly（飞行）- Birds can fly in the sky.

2. try（尝试）- I will try my best to solve the math problem.

3. cry（哭泣）- The baby started to cry when he saw the dog.

4. lie（躺）- The cat likes to lie in the sun.

5. reply（回答）- Please reply to my email as soon as possible.

6. apply（申请）- I will apply for a scholarship to study abroad.

7. rely（依赖）- I rely on my parents for support and guidance.

8. comply（遵守）- It is important to comply with the rules and regulations.

9. identify（辨认）- Can you identify the different types of flowers?

10. magnify（放大）- You can use a magnifying glass to magnify small objects.

这些动词可以帮助五年级学生扩展他们的词汇量，并提高他们的英语表达能力。

apriori算法和fp算法各自的特点

1. apriori算法和fp算法各自具有不同的特点。
2. apriori算法的特点是通过候选项集的逐层生成和剪枝来发现频繁项集。
它采用了先验知识的思想，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也一定是频繁的。
这种思想可以减少候选项集的生成和计数的次数，从而提高算法的效率。
然而，apriori算法的缺点是需要多次扫描数据集，当数据集很大时，计算量会很大。
3. fp算法的特点是通过构建频繁模式树来发现频繁项集。
它采用了递归的思想，将数据集映射到一棵树上，每个节点表示一个项集，每条路径表示一个频繁项集。
fp算法通过压缩树的方式来减少内存占用，并且只需要对数据集进行两次扫描，相比于apriori算法，计算效率更高。
然而，fp算法的缺点是在构建频繁模式树时需要进行多次的排序操作，当数据集很大时，排序的开销会很大。
4. 总结来说，apriori算法适用于数据集较小的情况，而fp算法适用于数据集较大的情况。
根据具体的应用场景和数据集大小，选择合适的算法可以提高算法的效率和准确性。

经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。apriori算法多次扫描交易数据库，每次利用候选频繁集产生频繁集；而FP-growth则利用树形结构，无需产生候选频繁集而是直接得到频繁集，大大减少扫描交易数据库的次数，从而提高了算法的效率。

但是apriori的算法扩展性较好，可以用于并行计算等领域。 Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。

关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系，也被称为购物蓝分析 （Market Basket analysis），因为“购物蓝分析”很贴切的表达了适用该算法情景中的一个子集。

到此，以上就是小编对于priori的问题就介绍到这了，希望介绍关于priori的2点解答对大家有用。