可信度推理

规则度量支持度和可信度可用于找出符合最小支持度和可信度条件的规则。 支持度衡量一次交易中同时包含规则中所有项的可能性。 可信度衡量在包含规则中前提项的交易中，结论项出现的条件概率。 例如，若最小支持度为 50%，最小可信度为 50%，则可能获得以下规则： A → C (支持度：50%，可信度：66.6%) C → A (支持度：50%，可信度：100%) 这意味着： 购买尿布的客户中有 50% 同时购买了啤酒。 购买尿布和啤酒的客户中有 66.6% 同时购买了啤酒。 购买啤酒的客户中有 50% 同时购买了尿布。 购买尿布和啤酒的客户中有 100% 同时购买了尿布。

D-S证据理论下的可信子空间定义和贪心算法CSL，可发现所有可信子空间。CSL迭代识别可信子空间集，为传统聚类算法提供高维数据聚类新途径，具备正确识别真实子空间的能力。

这篇论文探讨数据挖掘中数据的可信来源，帮助读者更好理解该领域的基础概念和应用。

案例推理是一段带有上下文信息的知识，表达了在达到目标过程中推理机关键作用的经验。

案例推理是一个具有上下文信息的知识段落，强调推理机在实现目标过程中的关键作用。这些经验可以帮助理解数据挖掘算法的应用场景和效果。

涵盖逻辑推理、脑筋急转弯、趣味几何、趣味数学、趣味益智、数字推理、图形视觉、图形推理、侦探推理九大类别，共计354道推理题，辅以图片，生动呈现解题思路。

评估考试试卷质量的关键在于分析其难度、信度和效度，这些因素直接影响试卷的优劣。难度反映了考生面对试题时的挑战程度，信度则关注试卷结果的稳定性和一致性，而效度则评估试卷是否能有效衡量学生所需的能力和知识。通过深入分析这些要素，可以客观地评判出试卷的质量，为教育评估提供可靠依据。

这本书是数据挖掘领域的经典教材，目前还少见中文翻译版，是学习数据挖掘的必备参考资料。

数据分析领域的经典教材，涵盖统计学基础、数据挖掘、推理和预测。 包含：- 英文原版（第二版）- 中文译本（第一版）- 英文版习题答案（数学公式与语言无关）

过去十年中，利用大数据推动科学发现的理念引发了来自私营和公共部门的巨大热情和投资，并且预期仍在持续增长。使用大数据分析来识别隐藏在从未组合过的海量数据中的复杂模式可以加速科学发现的速度，并促进有益技术和产品的开发。然而，从如此庞大、复杂的数据集中产出可操作的科学知识需要能够产生可靠推论的统计模型 (NRC, 2013)。