粗糙集　　粗糙集理论及其应用 　　摘 要 在很多实际系统中均不同程度地存在着不确定性因素, 采集到的数据常常包含着噪声,不精确甚至不完整. 粗糙集理论是继概率论,模糊集,证据理论之后的又一个处理不确定性的数学工具. 作为一种较新的软计算方法, 粗糙集近年来越来越受到重视, 其有效性已在许多科学与工程领域的成功应用中得到证实, 是当前国际上人工智能理论及其应用领域中的研究热点之一. 　　本文介绍

 关联规则1.什么是关联规则　　在描述有关关联规则的一些细节之前，我们先来看一个有趣的故事： "尿布与啤酒"的故事。 　　在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的

贝叶斯目录 【理论概述】 【贝叶斯公式】 【贝叶斯决策理论分析】 【贝叶斯决策判据】 【理论概述】　　贝叶斯 Thomas Bayes，英国数学家.1702年出生于伦敦，做过神甫。1742年成为英国皇家学会会员。1763年4月7日逝世。贝叶斯在数学方面主要研究概率论。他首先将归纳推理法用于概率论基础理论，并创立了贝叶斯统计理论，对于统计决策函数、统计推断、统计的估算等做出了贡献

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