Notas de aula sobre FP-Growth: descreve como mitigar problemas do Apriori (varreduras múltiplas, muitos itens frequentes, baixo suporte), explica a FP-Tree (raiz NULL, subárvores de prefixos, tabela de cabeçalho) e traz etapas e exemplos.
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Prof. Raphael Lacerda FP-Growth (frequent pattern) ● Mitiga os problemas do apriori ○ multiple scans ○ lidar quando a quantidade de itens frequentes é grande ○ lidar quando o suporte mínimo é baixo ● FP-Tree: Baseado em árvore de prefixos para os padrões frequentes ○ nó raiz é rotulado como NULL ○ subárvores de itens prefixos filhos da raiz ○ tabela de cabeçalho de itens frequentes Understand and Build FP-Growth Algorithm in Python | by Andrewngai | Towards Data Science https://t.me/kakashi_copiador Prof. Raphael Lacerda Etapas ● … https://t.me/kakashi_copiador Prof. Raphael Lacerda Exemplo ● … FM - CM - AM FCM - FAM - CAM FCAM https://t.me/kakashi_copiador Prof. Raphael Lacerda Exemplo ● … Understand and Build FP-Growth Algorithm in Python | by Andrewngai | Towards Data Science https://t.me/kakashi_copiador Prof. Raphael Lacerda Exemplo ● … Understand and Build FP-Growth Algorithm in Python | by Andrewngai | Towards Data Science https://t.me/kakashi_copiador