apriori，發音為：["eipr???]，是一個關聯規則（association rules）挖掘算法的常用術語，用于表示頻繁項集（frequent itemsets）在數據集中出現的概率。

關于如何記這個單詞，可以嘗試結合上下文進行記憶，或者使用聯想記憶法，如將其拆分為“apriori”和“frequent”兩個單詞進行記憶。

至于翻譯的音標，由于沒有特定的語境，我無法確定具體需要翻譯哪個單詞或短語。請提供更多的信息或上下文，以便我能夠提供更準確的幫助。

Apriori是一個關聯規則挖掘算法的術語，用于頻繁項集的挖掘和規則學習。

發音：/??pr??ori/

用法：Apriori算法常用于數據挖掘和數據分析領域，用于發現項集（即數據集中單個元素的出現情況）和規則（即一個條件和一個結果，結果在給定的條件下出現）。

怎么記：可以想象一個意大利面食“意大利面條”，以此形象記憶。

翻譯中文翻譯：關聯規則的挖掘算法Apriori，是一種通過發現數據庫中項集的模式來生成關聯規則的算法。

常見用法：在數據挖掘和數據分析中，Apriori算法通常用于發現頻繁項集和規則，這些規則表明在給定條件下一個項集的出現與另一個項集的出現之間存在某種關聯。例如，“購買牛奶的人通常會購買面包”這樣的規則可以通過Apriori算法從數據庫中挖掘出來。

希望以上信息對您有幫助。

apriori，發音：[?e?pr????ri]，意思是：在數據挖掘中，apriori是一種算法，用于頻繁項集的挖掘和關聯規則學習。

常見短語列舉：

1. Apriori算法

2. Apriori關聯規則

3. Apriori關聯規則算法

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關聯規則

10. 關聯規則挖掘中的Apriori方法

記憶方法：可以想象一個寶藏（apriori）在數據中挖掘寶藏（關聯規則）。

以上內容僅供參考，建議結合具體的使用場景和語境進行記憶。