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关联分析最典型的应用就是购物车分析。

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基于该“弱学习器”，通过样本集扰动、输入特征扰动、输出表示扰动、算法参数扰动等方式生成多个学习器，进行集成后获得一个精度较好的“强学习器”。

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最著名的Bagging类算法就是随机森林，该算法还融入了随机子空间方法，

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强化学习（reinforcement learning）和我们在前面提到的算法不太一样，

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由于增强学习算法不在本文讨论范畴，并由于其本身的复杂性，我们在这里只做简单的介绍但不做深入讨论。

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如果不能从数学的角度去理解机器学习，我们是无法理解其中一些本质核心的东西的，

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这里首先介绍一下"租户"，租户的概念不止局限于集群的用户

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因为服务使用者身份的可控性，相对来说这种业务形态的安全风险是相对可控的，

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在不同的命名空间之间只能够允许白名单范围内的跨租户应用请求。

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在该场景下，租户是每个客户的博客实例和平台自己的控制平面。