Machine learningMachine learning

Semi-supervised FP-growth

Semi-supervised FP-growth হলো ক্লাসিক্যাল ফ্রিকোয়েন্ট প্যাটার্ন গ্রোথ অ্যালগরিদমের একটি সম্প্রসারণ, যা আংশিক লেবেল, ব্যবহারকারী-সংজ্ঞায়িত সীমাবদ্ধতা, বা ক্লাস-স্তরের তথ্য অন্তর্ভুক্ত করে ফ্রিকোয়েন্ট আইটেমসেট আবিষ্কারকে পরিচালিত করে। নির্বিচারে সমস্ত প্যাটার্ন খনন করার পরিবর্তে, এটি উপলব্ধ তত্ত্বাবধান সংকেতের পরিপ্রেক্ষিতে পরিসংখ্যানগতভাবে ফ্রিকোয়েন্ট এবং অর্থপূর্ণ উভয় প্যাটার্নের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. Han, J., Pei, J., & Yin, Y. (2000). Mining frequent patterns without candidate generation. Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 1–12. DOI: 10.1145/342009.335372
  2. FP-growth algorithm. Wikipedia. link

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Frequent Pattern Growth. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/semi-supervised-fp-growth

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateSemi-supervised FP-growth (Semi-supervised Frequent Pattern Growth). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/machine-learning/semi-supervised-fp-growth · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026