《機器學習-FPGROWTH算法》講解了數據挖掘中FP-GROWTH算法與傳統Apriori算法的對比、原理和應用實例。該文檔描述了Apriori算法所面臨的問題，主要包括多次掃描數據庫導致的效率低下以及龐大的候選項集所帶來的計算負擔。而FP-GROWTH算法通過引入壓縮技術來應對上述挑戰，在兩次掃描后即建立起一個高效的數據結構——FP樹，顯著減少運算時間和空間復雜度。文中還介紹了FP-GROWTH的具體操作步驟：首先是頻數統計與篩選出頻繁1項集，之后將交易記錄按照排序后的頻繁1項集順序插入到以NULL為根節點構建起的FP-Tree中；最后一步則是通過對條件模式基的構建和條件FP-tree構造實現頻繁項集的挖掘，詳細闡釋了如何利用該算法找出消費者共同購買的商品組合，進一步分析購物籃問題。通過具體的實例，包括詳細的步奏分解、圖表解析以及不同商品出現頻率計算等，清晰地展示了整個過程。
《機器學習-FPGROWTH算法》適用于涉及大量事務處理與關聯規則發現的信息技術行業從業者或研究者，如電商平臺運營人員、市場營銷分析師及數據挖掘工程師等。這些人群經常需要面對復雜的交易日志，并希望通過挖掘潛在的商品銷售規律，優化供應鏈管理和提升客戶體驗。此外，對于計算機科學專業師生或者希望了解先進市場籃子分析工具的學習者而言，該文檔亦可提供詳盡理論知識與實際應用場景，幫助他們掌握這一重要的機器學習算法，并將其應用于解決現實中遇到的相關問題。
