① 求推薦關於演算法設計方面的書和視頻，書要求是有C語言實例的那種，最好就是完全有各種實例組成
有一本書符合樓主的要求:《零基礎學演算法》
這本書先給一部分理論方面的知專識，然後屬在結合實例加深理解,提高學習效率
這本書有隨書光碟，光碟里有PPT，源文件(完整的哦),和視頻
電 馬盧 上有光碟資源，樓主可以去下載
若有不明白的地方，可追問
② mahout的fpgrowth演算法可以求出置信度和規則嗎
在此命令行的末尾添加Kickstart文件的位置信息，例如，下面添加的信息表示此文件保存在第二個版硬碟驅動器的第一個權分區上，此硬碟可能是USB驅動器。
ks=hd:sdb1:/ks.cfg
或者，如果Kickstart文件保存在引導CD上，則添加以下命令：
ks=cdrom:/ks.cfg
或者，如果Kickstart文件保存在第一個軟盤驅動器上，則輸入下面的位置信息：
ks=hd:fd0:/ks.cfg
這種方法需要不斷嘗試，可能會有錯誤。確實，設備文件是按順序分配名字(sda、sdb、sdc等)。然而，除非我們用給定的存儲媒介引導Linux，否則無法確定哪個設備文件指定給一個特定的設備驅動器。
③ 機器學習實戰的內容介紹
機器學習是人工智慧研究領域中一個極其重要的研究方向，在現今的大數據時代背景下內，捕獲數容據並從中萃取有價值的信息或模式，成為各行業求生存、謀發展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數學家所專屬的研究領域越來越為人們所矚目。
本書第一部分主要介紹機器學習基礎，以及如何利用演算法進行分類，並逐步介紹了多種經典的監督學習演算法，如k近鄰演算法、樸素貝葉斯演算法、Logistic回歸演算法、支持向量機、AdaBoost集成方法、基於樹的回歸演算法和分類回歸樹（CART）演算法等。第三部分則重點介紹無監督學習及其一些主要演算法：k均值聚類演算法、Apriori演算法、FP-Growth演算法。第四部分介紹了機器學習演算法的一些附屬工具。
全書通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效的可復用Python代碼來闡釋如何處理統計數據，進行數據分析及可視化。通過各種實例，讀者可從中學會機器學習的核心演算法，並能將其運用於一些策略性任務中，如分類、預測、推薦。另外，還可用它們來實現一些更高級的功能，如匯總和簡化等。
④ 求關聯規則中FPgrowth演算法的R語言代碼
安裝格式化插件：1.按Ctrl+Shift+P調出命令面板2.輸入install調出Pac