题目内容
（请给出正确答案）
[多选题]
利用Apriori算法计算频繁项ok集，计算的复杂度受下述哪些因素影响（)
A.支持度阈值
B.维数
C.事务的平均宽度
D.事务数
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更多“利用Apriori算法计算频繁项ok集，计算的复杂度受下述哪…”相关的问题
A.通过使用先验原理对搜索空间进行剪枝，解决了候选频繁集组合爆炸的问题
B.候选集的产生：通过前一次迭代的(k-1)项频繁集产生新的k项候选频繁集
C.候选项集的剪枝：采用基于支持度的剪枝。原理：如果一个项是频繁集，则它的所有子集一定也是频繁集
D.规则产生：每个k项频繁集会产生多达2^k-2个关联规则，需要基于置信度进行剪枝
A.K-Means算法
B.Apriori算法
C.最大期望算法
D.KNN算法
A.朴素贝叶斯算法
B.协同过滤算法或Apriori算法
C.Kmeans算法
D.线性回归算法
试利用循环队列编写求k阶菲波那契序列中前n+1项的算法，要求满足：其中max为某个约定的常数。(注意：fn≤max而fn+1＞max，本题所用循环队列的容量仅为k，则在算法执行结束时，留在循环队列中的元素应是所求k阶菲波那契序列中的最后k项)
在以下假设下，重写Djkstra算法：
(1)用邻接表表示有向带权图G，其中每个边结点有3个域：邻接顶点vertex，边上的权值length和边链表的链接指针link
(2)用集合T=V(G)-S代替S(已找到最短路径的顶点集合)，利用链表来表示集合T。
试比较新算法与原来的算法，计算时间是快了还是慢了，给出定量的比较。
利用数据集GPA1.RAW。
(i)利用OLS估计一个将colGPA与hsGPA，ACT，skipped和PC相联系的模型。求OLS残差。
(ii)计算异方差性的怀特检验特殊情形。在对colGPA，和colGPA，的回归中，求拟合值。
(iii)验证第(ii)部分得到的拟合值都严格为正。然后利用权数1/h求加权最小二乘估计值。根据对应的OLS估计值，将逃课和拥有计算机之影响的加权最小二乘估计值与对应OLS估计值相比较。它们的统计显著性如何？
(iv)在第(iii)部分的WLS估计中，求异方差-稳健的标准误。换言之，容许第(ii)部分中所估计的方差函数可能误设(参见问题8.4)。标准误与第(iii)部分相比有很大变化吗？
