① 求推荐关于算法设计方面的书和视频，书要求是有C语言实例的那种，最好就是完全有各种实例组成
有一本书符合楼主的要求:《零基础学算法》
这本书先给一部分理论方面的知专识，然后属在结合实例加深理解,提高学习效率
这本书有随书光盘，光盘里有PPT，源文件(完整的哦),和视频
电 马卢 上有光盘资源，楼主可以去下载
若有不明白的地方，可追问
② mahout的fpgrowth算法可以求出置信度和规则吗
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个版硬盘驱动器的第一个权分区上，此硬盘可能是USB驱动器。
ks=hd:sdb1:/ks.cfg
或者，如果Kickstart文件保存在引导CD上，则添加以下命令：
ks=cdrom:/ks.cfg
或者，如果Kickstart文件保存在第一个软盘驱动器上，则输入下面的位置信息：
ks=hd:fd0:/ks.cfg
这种方法需要不断尝试，可能会有错误。确实，设备文件是按顺序分配名字(sda、sdb、sdc等)。然而，除非我们用给定的存储媒介引导Linux，否则无法确定哪个设备文件指定给一个特定的设备驱动器。
③ 机器学习实战的内容介绍
机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下内，捕获数容据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。
本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。
全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。
④ 求关联规则中FPgrowth算法的R语言代码
安装格式化插件：1.按Ctrl+Shift+P调出命令面板2.输入install调出Pac