Pdu的分类是pdu定制时的基本沟通前提，各种分类方式有不同明确的目的，通过几种分类方式的交叉组合可以缩短沟通时间，提高定制效率，系统的避免遗漏项和Pdu定制错误。
原创
2014-05-16 11:38:15
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以NLTK为基础配合讲解自然语言处理的原理http://www.nltk.org/ Python上著名的自然语⾔处理库 自带语料库，词性分类库 自带分类，分词，等功能 强⼤的社区⽀持 还有N多的简单版wrapper，如 TextBlob NLTK安装# Mac/Unix
sudo pip install -U nltk
# 顺便便还可以装个Numpy
sudo pip install -
关联规则指的是，当事件 A 发生时，事件 B 发生有多大的置信度。也就是 事件 B 对 事件 A 的相关性。当然这是最简单的情况，也可以多个事件关联，比如事件 A，B 发生时，事件 C 发生的概率。Apriori 算法是一个比较传统的关联算法，主要就是基于统计学的一种算法。定义两个概念：项集：即事件的集合支持度：就是 Support(A=>B) = P(A∩B) 也就是 A 和 B同时发生的
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2024-02-13 22:48:45
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翻译：http://ossec-docs.readthedocs.io/en/latest/manual/rules-decoders/rule-levels.html规则分类（级别） 这些规则被分为多个级别。从最低的(00)到最大的15。有些级别现在还没有使用。其他级别可以在它们之间或之后添加。 这些规则将从最高到最低的级别进行读取。
翻译
2021-04-21 21:13:08
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算法简介 基于规则的分类器是使用一组"if...then..."规则来对记录进行分类的技术。 模型的规则用析取范式 R =(r1 ∨ r2 ∨ ••• ∨ rk)表示，其中R称作规则集，ri 是分类规则或析取项。 每一个分类规则可以表示为如下形式：ri:(条件i)→yi规则左边成为规则前件或前提。它是属性测试的合取：条件i=(A1 op v1)∧(A1 op v1)∧•••∧(A1 op
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2024-09-18 17:52:09
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1.Swift 标记分号：Swift不要求在每行语句的结尾使用分号（；）， 但同一行书写多条语句时，必须用分号隔开；标识符：给变量、常量、方法、函数、枚举、结构体、类、协议等制定的名字。命名规则如下：区分大小写、标识符的首字符可以以下划线（_）或者字母开始，但是不能数字标识符其他字符可以是下划线（_）、字母或者数字变量名也可以用中文名来命名注意:Swift中的字母采用的是Unicode编码[1]。
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2023-06-19 14:57:06
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很多老牌开源社区都使用邮件列表作为沟通的主要工具，比如Linux，Git，Apache等等，那么邮件列表是什么？又该怎么使用呢？作为接触开源社区不久的新手，当然是求助程序员最好的朋友 google 了什么是邮件列表维基百科是这样定义邮件列表的: Mailing lists preceded web forums and can provide similar functionalities. 大概
有监督学习(Supervised learning)可分为回归(Regression)和分类(Classification)。回归问题通常是用来预测一个值，如预测房价、未来的天气情况等等；分类问题是用于将事物打上一个标签，通常结果为离散值。分类通常是建立在回归之上，最后再使用一个函数来判别。 一张图说明如何选择模型： 1、分类问题又可以细分为线性分类和非线性分类。典型的线性分类器有感知机，LD
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2024-03-30 20:52:36
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Python数据挖掘与机器学习技术入门实战(1)作者：韦玮；三、常见分类算法介绍常见的分类算法有很多，如下图所示： 其中KNN算法和贝叶斯算法都是较为重要的算法，除此之外还有其他的一些算法，如决策树算法、逻辑回归算法和SVM算法。Adaboost算法主要是用于弱分类算法改造成强分类算法。四、对鸢尾花进行分类案例实战假如现有一些鸢尾花的数据，这些数据包含了鸢尾花的一些特征，如花瓣长度、花
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2024-04-15 22:21:39
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每次放假反而没时间学习，又得赶进度了.....这仅仅只是一些杂记，写给自己看的
系统引导启动后首先就得挂载/分区，然后才挂载其它分区。所以/分区很重要，要是有问题，就会造成无法启动。所以尽量将根分区独立出来。而且小一点比较好。
/bin 存放最基本的可执行文件。这里主要存放的一些所有用户都可以用的一些最基本的命令执行文件。如ls,cd之类的。这里面的命令可以在单用户下执行。且为系统启动必需加载
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2011-10-08 23:39:01
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在《分类：基于规则的分类技术》中已经比较详细的介绍了基于规则的分类方法，RIPPER算法则是其中一种具体构造基于规则的分类器的方法。在RIPPER算法中，有几个点是算法的重要构成部分，需要强调一下规...
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2019-05-18 16:29:00
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# 机器学习关联规则进行分类教程
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 关联规则挖掘 |
| 3 | 关联规则分类 |
```markdown
```
## 整体流程介绍
在进行机器学习关联规则进行分类的过程中，首先需要进行数据预处理，然后利用关联规则挖掘技术找出数据集中的规则，最后对新数据进行分类预测。
##
原创
2024-04-18 03:52:22
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病毒的分类和命名规则
1、病毒名称的一般格式：<病毒前缀>.<病毒名>.<病毒后缀>。
病毒前缀：病毒的种类，不同种类的病毒前缀不同。木马：Trojan、蠕虫:Worm。
病毒名：病毒的家族特征。CIH病毒家族名为“CIH”、震荡波蠕虫家族名为“Sasser”。
病毒后缀：用来区别某个家族病
原创
2011-11-12 19:05:02
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a style of building the structure and elements of computer programs 语言的要素组织方式。 Programming paradigms are a way to classify programming languages based
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2018-01-12 15:45:00
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# Python实现关联规则分类问题
## 1. 引言
在数据挖掘领域中，关联规则是一种常用的技术，通过分析数据集中的项集之间的关联关系，可以发现其中的规律和模式。关联规则可以应用于多个领域，例如购物篮分析、市场营销和推荐系统等。在本文中，我将教你如何使用Python实现关联规则分类问题。
## 2. 流程概述
下面是实现关联规则分类问题的大致流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
原创
2023-09-21 08:43:28
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# 机器学习关联规则的分类
机器学习关联规则是一种常用的数据挖掘方法，用于发现数据集中的有趣关联关系。通过挖掘数据集中的关联规则，可以帮助我们理解数据之间的相互关系，从而进行更好的决策和预测。
## 关联规则的定义
关联规则通常用于描述数据集中的项集之间的关系。在一个关联规则中，项集被分为两部分：前件和后件。前件是一个项集，表示一个条件，后件是另一个项集，表示一个结果。关联规则的形式可以用以
原创
2023-07-22 02:47:52
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JavaScript 数组用于在单一变量中存储多个值。实例var cars = ["Saab", "Volvo", "BMW"];什么是数组？数组是一种特殊的变量，它能够一次存放一个以上的值。如果您有一个项目清单（例如，汽车品牌列表），在单个变量中存储汽车品牌应该是这样的：var car1 = "Saab";
var car2 = "Volvo";
var car3 = "BMW";不过，假如您希
关联规则
1 关联规则
关联规则挖掘的目的是在数据项目中找出所有的并发关系，除了基本Aprioris算法，还有一些常用的改进算法，例如多最小支持度的关联规则挖掘，分类关联规则挖掘。
Aprioris算法基于演绎原理（或称为向下封闭属性）来高效地产生所有频繁项目集。算法基于逐级搜索的思想，它采用多轮搜索的方法，每一轮搜索扫描一遍整个数据集，并最终生成所有的频繁项目集合。
多最小支持度算法简称为"MS
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2023-06-19 14:19:13
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一、朴素贝叶斯分类简介朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，它通过特征计算分类的概率，选取概率大的情况进行分类，因此它是基于概率论的一种机器学习分类方法。因为分类的目标是确定的，所以也是属于监督学习。朴素贝叶斯有如下几种：离散型朴素贝叶斯: MultinomialNB连续型朴素贝叶斯: GaussianNB混合型朴素贝叶斯: MergedNB二、原
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2024-01-04 08:07:18
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4.3贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类分类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。贝叶斯定理：通常，事件A在事件B条件下发生的概率，与事件B在事件A条件下发生的概率是不一样的，然而两者有确定的关系。即P(Y|X) = P(X|Y) * P(Y) / P(X) 。它表示先验概率P(Y)、条件概率P(X|Y)、证据P(X)来表示后验概
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2024-06-28 19:04:23
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