To obtain a better picture of the r

To obtain a better picture of the relation of 6 and the experimental number of trials with misses, we con- ducted the following test. We took 100 samples (for each frequency threshold and sample size) and determ- ined the lowered frequency threshold that would have given misses in one out of the hundred trials. Figure 2 presents these results (as points), together with lines showing the lowered thresholds with 6 = 0.01 or 0.001, i.e., the thresholds corresponding to miss probabilit- ies of 0.01 and 0.001 for a given frequent set. The frequency thresholds that would give misses in frac- tion 0.01 of cases approximate surprisingly closely the thresholds for S = 0.01. Experiments with a larger scale of sample sizes give comparable results. There are two explanations for the similarity of the values. One reason is that there are not necessarily many potential misses, i.e., not many frequent sets with
frequency relatively close to the threshold. Another reason that contributes to the similarity is that the sets are not independent.
In the case of a possible failure, Algorithm 2 gener- ates itera.tively all new candidates and makes another pass over the database. In our experiments the number of frequent set.s missed-when any were missed-was one or two for 6 = 0.001, and one to 16 for 6 = 0.01. The number of candidates checked on the second pass was very small compared to the total number of item- sets checked.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เพื่อให้ได้ภาพดีขึ้นของความสัมพันธ์ของ 6 การทดลองทดลองกับพุ่ง เราคอน - สาธารณะการทดสอบต่อไปนี้ เราเอาตัวอย่าง (สำหรับแต่ละความถี่จำกัดและตัวอย่างขนาด 100 และ determ ined ขีดจำกัดความถี่ต่ำลงซึ่งจะได้รับพุ่งในหนึ่งจากทดลองร้อย รูปที่ 2 แสดงผลลัพธ์เหล่านี้ (เป็นจุด), พร้อมกับบรรทัดที่แสดงขีดจำกัดลดลง 6 = 0.01 หรือ 0.001 เช่น ขีดจำกัดที่สอดคล้องกับนางสาว probabilit - ies 0.01 และ 0.001 สำหรับชุดมักกำหนด ขีดจำกัดความถี่ที่จะให้พุ่ง frac-สเตรชัน 0.01 กรณี ประมาณจู่ ๆ อย่างใกล้ชิดขีดจำกัดสำหรับ S = 0.01 ทดลอง มีขนาดใหญ่กว่าขนาดตัวอย่างให้ผลเทียบเท่า มีคำอธิบายที่สองสำหรับเฉพาะค่า เหตุผลหนึ่งคือ ว่า มีไม่มากจำเป็นต้องพุ่งไป เช่น ไม่มากมักกำหนดด้วย
ความถี่แหขีดจำกัด อีกเหตุผลที่สนับสนุนความคล้ายกันคือชุดไม่ อิสระ.
ในกรณีของความล้มเหลวเป็นไปได้ อัลกอริทึม 2 gener ates iteratively ผู้สมัครใหม่ทั้งหมด และทำให้ผ่านที่อื่นผ่านฐานข้อมูล ในการทดลองของเรา จำนวนบ่อย set.s พลาดเมื่อใดที่พลาด-หนึ่งหรือสอง 6 = 0.001 และหนึ่ง 16 สำหรับ 6 = 0.01 จำนวนผู้สมัครตรวจสอบในรอบที่สองมีขนาดเล็กมากเมื่อเทียบกับจำนวนของชุดสินค้าที่เลือก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อให้ได้ภาพที่ดีขึ้นของความสัมพันธ์ของ 6 และจำนวนการทดลองของการทดลองที่มีการคิดถึงเรา con-ducted การทดสอบดังต่อไปนี้ เราเอา 100 ตัวอย่าง (ตัวอย่างเกณฑ์แต่ละความถี่และขนาดของกลุ่มตัวอย่าง) และ determ-ined เกณฑ์ความถี่ลดลงที่จะได้ให้คิดถึงในหนึ่งออกจากร้อยการทดลอง รูปที่ 2 นำเสนอผลเหล่านี้ (เป็นจุด) ร่วมกับสายการแสดงเกณฑ์ลดลง 6 = 0.01 หรือ 0.001 เช่นเกณฑ์ที่สอดคล้องกับพลาด probabilit โอบอุ้ม 0.01 และ 0.001 สำหรับชุดที่ได้รับบ่อย เกณฑ์ความถี่ที่จะให้คิดถึงใน frac-tion 0.01 กรณีตัวอย่างที่น่าประหลาดใจอย่างใกล้ชิดกับเกณฑ์ S = 0.01 การทดลองกับขนาดใหญ่ของขนาดตัวอย่างให้ผลเทียบเคียง มีสองคำอธิบายสำหรับความคล้ายคลึงกันของค่าที่เป็น เหตุผลหนึ่งก็คือว่ามีไม่จำเป็นต้องคิดถึงที่มีศักยภาพจำนวนมากเช่นชุดไม่บ่อยมากกับ
ความถี่ที่ค่อนข้างใกล้เคียงกับเกณฑ์ เหตุผลที่ก่อให้เกิดความคล้ายคลึงกันก็คือว่าชุดนี้ไม่ได้เป็นอิสระ
ในกรณีของความล้มเหลวที่เป็นไปได้ขั้นตอนวิธีที่ 2 มกราคม Ates-itera.tively ทั้งหมดผู้สมัครใหม่และทำให้ผ่านอีกกว่าฐานข้อมูล ในการทดลองของเราจำนวน set.s บ่อยพลาดเมื่อใดที่ถูกพลาดเป็นหนึ่งหรือสองสำหรับ 6 = 0.001 และหนึ่งถึง 16 6 = 0.01 จำนวนของผู้สมัครตรวจสอบรหัสผ่านที่สองมีขนาดเล็กมากเมื่อเทียบกับจำนวนรวมของรายการชุดตรวจสอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อให้ได้ภาพที่ดีขึ้นของความสัมพันธ์ของ 4 การทดลองการทดลองกับคิดถึงเราหลอก - ท่อทดสอบต่อไปนี้ เราเอา 100 ตัวอย่าง ( แต่ละความถี่และระดับขนาดตัวอย่าง ) และการรกร้างกำหนดไว - ชื่อลดลงความถี่ขีดเริ่มที่จะให้ติด 1 ใน 100 การทดลอง รูปที่ 2 แสดงผล ( คะแนน )ร่วมกับเส้นแสดงลดลง 2.33 6 = 0.01 หรือ 0.001 ได้แก่ เกณฑ์ที่สอดคล้องกับคุณ probabilit - IES 0.01 และ 0.001 ให้บ่อย ๆ การตั้งค่า ความถี่ซึ่งจะทำให้พลาดใน frac - tion 0.01 กรณีโดยประมาณ จู่ ๆอย่างใกล้ชิด ซึ่งสำหรับ S = 0.01 การทดลองที่มีขนาดใหญ่ของขนาดตัวอย่างให้ผลใกล้เคียงกันมีคำอธิบายสำหรับความคล้ายคลึงกันของค่า เหตุผลหนึ่งคือว่า มี ไม่ จำเป็น ต้อง ศักยภาพ คิดถึงหลาย เช่น ไม่พบบ่อย ชุดกับ
ความถี่ค่อนข้างใกล้กับธรณีประตู อีกสาเหตุที่ก่อให้เกิด ความเหมือนที่ชุดไม่อิสระ
ในกรณีของความล้มเหลวที่เป็นไปได้ วิธีที่ 2 มกราคม - itera .มีผู้สมัครทั้งหมดใหม่และทำให้คนอื่นผ่านทางฐานข้อมูล ในการทดลองของเราหมายเลขของชุดบ่อย ผิดนัดเมื่อพลาดเป็นหนึ่งหรือสอง 6 = 0.001 และหนึ่งถึง 16 6 = 0.01 หมายเลขของผู้สมัครที่ผ่านการตรวจสอบที่สองมีขนาดเล็กมากเมื่อเทียบกับจำนวนของชุดตรวจสอบ