Bayesian Association Rules
Bayesian Association Rules extend classical association rule mining by placing a prior probability distribution over rules and scoring them by their posterior probability given the data. Rather than thresholding on raw support and confidence counts, this Bayesian framework naturally penalises complexity, corrects for multiple comparisons, and produces calibrated probabilistic rule strengths across transactional or categorical datasets.
Изходен запис
Цитиранията са копирани дословно от изходния запис на метода. Те не предполагат проверка на ниво твърдение.
- Heckerman, D., Geiger, D., & Chickering, D. M. (1995). Learning Bayesian networks: The combination of knowledge and statistical data. Machine Learning, 20(3), 197–243. · DOI 10.1007/BF00994016
- Agrawal, R., & Srikant, R. (1994). Fast algorithms for mining association rules. In Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB), 1215, 487–499. · URL
Подбрани твърдения
Твърденията са запазени в регистъра на доказателствата, всяко със собствена оценка.
Този изглед не измисля оценка на твърдение, когато регистърът няма такава.
Свързани методи
Генерирани от графа на методите и показани като предложени от машината връзки — не се предполага твърдение за доказателство.