‘壹’ apriori里python调用了哪些库有哪些关键函数
第一，apriori只是一种挖掘算法，没有特定的只能用pyton或者某一种语言；
apriori算法的逻辑流程
首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递归的方法。
（1） L1 = find_frequent_1-itemsets(D);
（2） for (k=2;Lk-1 ≠Φ ;k++) {
（3） Ck = apriori_gen(Lk-1 ,min_sup);
（4） for each transaction t ∈D{//scan D for counts
（5） Ct = subset(Ck,t);//get the subsets of t that are candidates
（6） for each candidate c ∈ Ct
（7） c.count++;
（8）}
（9） Lk ={c ∈ Ck|c.count≥min_sup}
（10）}
（11） return L= ∪ k Lk;
可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库，是Apriori算法的两大缺点。
从逻辑上看，会用到的库：
字符处理的库
数据库处理的库
集合运算的库
概率期望运算的库（入numpy）
‘贰’ 人工智能如何编程
谢谢邀请！
智能编程从字面上理解涉及到两个内容，一个是智能，另一个是编程，智能的核心是算法，而编程的核心是算法实现。
如果想学习智能编程首先要对人工智能有一定的了解，然后通过掌握一门编程语言来完成算法实现的一系列过程。目前人工智能的研究方向集中在六大方面，分别是自然语言处理、自动推理、机器学习、知识表示、计算机视觉和机器人学，随着深度学习的应用，机器学习领域得到了广泛的关注，所以把机器学习领域作为切入点是一个不错的选择。
机器学习简单的说就是在一堆杂乱无章的数据中找到规律（Machine Learning in Action），机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用。对于初学者来说，首先要掌握常见的机器学习算法，包括决策树、k-均值、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、朴素贝叶斯、CART等算法，以上提到的算法也是目前在机器学习领域被广泛使用的算法。
接下来就是选择一门编程语言，对于机器学习来说，可以采用Python、C++、Java、Lisp等编程语言，目前不少人工智能的研发人员在初期更愿意使用Python语言做算法实现，原因是Python语言使用起来比较方便。Python语言有丰富的库可以辅助机器学习的开发，包括Numpy、Matplotlib、Scipy等库，使用Python做算法实现在调整上也比较方便。
所以，建议初学者从Python语言开始学起，然后进一步学习机器学习算法，然后采用Python语言来完成常见算法的实现，进而模拟实现一些常见的应用场景（智能交通、智慧诊疗等）。
人工智能是我的主要研究方向之一，目前也在做机器学习方面的落地项目，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
‘叁’ 机器学习有哪些算法
1. 线性回归
在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。
2. Logistic 回归
Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。
3. 线性判别分析
Logistic 回归是一种传统的分类算法，它的使用场景仅限于二分类问题。如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法（LDA）是首选的线性分类技术。
4.分类和回归树
决策树是一类重要的机器学习预测建模算法。
5. 朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一种简单而强大的预测建模算法。
6. K 最近邻算法
K 最近邻（KNN）算法是非常简单而有效的。KNN 的模型表示就是整个训练数据集。
7. 学习向量量化
KNN 算法的一个缺点是，你需要处理整个训练数据集。
8. 支持向量机
支持向量机（SVM）可能是目前最流行、被讨论地最多的机器学习算法之一。
9. 袋装法和随机森林
随机森林是最流行也最强大的机器学习算法之一，它是一种集成机器学习算法。
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