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先验算法Apriori Algorithm代写
先验算法Apriori Algorithm是一种在关系数据库上进行频繁项集挖掘和关联规则学习的算法，不断识别数据库中频繁出现的单个项目并将它们扩展到更大的项目集，Apriori确定的频繁项集可用于确定数据库中总体趋势和管理规则并且减少搜索空间。
先验算法也存在局限性，由于拥有大量具有频繁项目集，形成低频或大型项目集的候选集都需要时间，算法会从候选集中不断检查反复扫描子集合，因此当内存容量因大量任务而受到限制时，Apriori效率会非常低，可以通过使用高级数据结构（例如哈希表）来减少比较次数，从而更有效地对候选项集进行排序。此外，降低支持阈值也可能会增加检测到的虚假关联的数量。为了确保识别出的关联是可推广的，可以首先从训练数据集中提取它们，然后在单独的测试数据集中评估它们的支持度和置信度。
平行算法 Parallel Algorithm代写
平行算法是一种可以在给定时间内进行多次操作的算法，由于多处理系统的显著改进和多核处理器的兴起，单个设备上的并行算法变得更加普遍。在任务涉及处理大量复杂数据的情况下，平行处理至关重要，例如经济规划、天文计算、图像处理、机器人技术、天气预报、原子和核物理研究等领域都需要应用到平行算法。
本课程的目标是研究多处理器系统并行编程的数学模型、方法和技术，让学生在平行编程领域有清晰的理解。参与课程的学生将学习平行计算机体系结构概述，建模和分析，平行算法及软件设计，平行程序开发技术，解决平行算法的耗时问题。
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