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Regras de associação são muito utilizadas em Marketing Web. Os algoritmo que utilizam essa técnica buscam por padrões frequentes num conjunto de dados (Itemset) comprados pelos clientes em uma "Loja on-line".
O Apriori é um algoritmo de Árvore de Aprendizagem (não supervisionada) de regras de associação.
Tipo Se a --- > b; Se ab ---> c
O APriori é desenhado para tratar transações em Sítios Web de compras.
O algoritmo trabalha encontrando padrões frequentes e sugerindo outros que se relacionam.
Ex: Se Café e Leite -> Então Pão
https://www.codeproject.com/Articles/70371/Apriori-Algorithm
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Existem diversas ferramentas de classificação, tais como: Árvores de Decisão, Redes Neurais, Regressão Logística, Análise Discriminatória, Conjuntos Aproximados, Máquinas de Vetores de Suporte e Algoritmos Genéticos.
As Redes Neurais (Artificiais) foram originalmente projetadas por psicólogos e neurobiologistas que procuravam desenvolver um conceito de neurônio artificial análogo ao neurônio natural. São algoritmos inspirados no sistema nervoso central de animais – em particular, o cérebro – que possuem a capacidade de aprender com experiências passadas, prever um comportamento ou reconhecer um padrão desde que apresentadas no formado de um conjunto de dados estruturado.
As Árvores de Decisão são basicamente uma representação gráfica das regras de classificação. Elas demonstram visualmente as condições e as probabilidades para se chegar a algum resultado.
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Resumindo!
Regras de Associação! Gab.: E
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Regras de associação são geradas pela mineração de grupos com itens frequentes, de acordo comum valor mínimo frequente para os itens desse conjunto. De acordo com cada regra um índice de suporte e de confiança é gerada, sendo o primeiro o percentual de registros que se enquadram na regra em questão; enquanto que confiança mede o percentual de registros que se encaixam na regra. Um regra forte tende a um certo grau mínimo de suporte e confiança.