apriori，发音为：["eiprɪɔɪ]，是一个关联规则（association rules）挖掘算法的常用术语，用于表示频繁项集（frequent itemsets）在数据集中出现的概率。
关于如何记这个单词，可以尝试结合上下文进行记忆，或者使用联想记忆法，如将其拆分为“apriori”和“frequent”两个单词进行记忆。
至于翻译的音标，由于没有特定的语境，我无法确定具体需要翻译哪个单词或短语。请提供更多的信息或上下文，以便我能够提供更准确的帮助。
Apriori是一个关联规则挖掘算法的术语，用于频繁项集的挖掘和规则学习。
发音：/əˈprɔɪori/
用法：Apriori算法常用于数据挖掘和数据分析领域，用于发现项集（即数据集中单个元素的出现情况）和规则（即一个条件和一个结果，结果在给定的条件下出现）。
怎么记：可以想象一个意大利面食“意大利面条”，以此形象记忆。
翻译中文翻译：关联规则的挖掘算法Apriori，是一种通过发现数据库中项集的模式来生成关联规则的算法。
常见用法：在数据挖掘和数据分析中，Apriori算法通常用于发现频繁项集和规则，这些规则表明在给定条件下一个项集的出现与另一个项集的出现之间存在某种关联。例如，“购买牛奶的人通常会购买面包”这样的规则可以通过Apriori算法从数据库中挖掘出来。
希望以上信息对您有帮助。
apriori，发音：[ˌeɪprɪˈɔːri]，意思是：在数据挖掘中，apriori是一种算法，用于频繁项集的挖掘和关联规则学习。
常见短语列举：
1. Apriori算法
2. Apriori关联规则
3. Apriori关联规则算法
4. Apriori-L1算法
5. Apriori-L2算法
6. Apriori-like算法
7. Apriori-based算法
8. Apriori-gen算法
9. Apriori-like关联规则
10. 关联规则挖掘中的Apriori方法
记忆方法：可以想象一个宝藏（apriori）在数据中挖掘宝藏（关联规则）。
以上内容仅供参考，建议结合具体的使用场景和语境进行记忆。
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