详细介绍了机器学习中温和增强（gentle boosting）的基本原理和算法，同时提供了相关的MATLAB程序和示例。文章还探讨了如何利用交叉验证来确定迭代次数。
温和增强算法
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挑战：
频繁扫描事务数据库
海量候选项
候选项支持度计数工作量巨大
Apriori 算法改进思路：
减少事务数据库扫描次数
缩减候选项数量
简化候选项支持度计数
改进方法：
包括散列、划分、抽样等。
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