一、简述 前言 Sonar是一个开源平台，用于管理Java源代码的质量。从 Sonar 1.6 版本开始，Sonar从一个质量数据报告工具，转变成为现在的代码质量管理平台。 主要特点 1)代码覆盖：通过单元测试，将会显示哪行代码被选中 2)改善编码规则 3)搜寻编码规则：按照名字，插件，激活级别和类别进行查询 。 4)项目
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2024-10-10 08:39:17
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Python机器学习&数据分析-关联规则机器学习课程的笔记整理一、关联规则前置知识关联规则在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，超市也因此发现了一个规律，在购买婴儿尿布的年轻父亲们中，有30%～40%的人同时要买一些啤酒。超市随后调整了货架的摆放，把尿布和啤酒放在一起，明显增加了销售额。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联关联规则是寻找在同一个事件中出现的不
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2023-09-01 22:34:50
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第五章 挖掘数据5.3 关联规则关联规则分析目的是在一个数据集中找出各项之间的关联关系，而这种关系并没有在数据中直接表示。（挖掘更深层的关系）5.3.1 常用关联规则算法算法名称算法描述Apriori关联规则最常用也是最经典的挖掘频繁项集的算法，其核心思想是通过连接产生候选项及其支持度，然后通过剪枝生成频繁项集FP-Tree针对Apriori算法的固有的多次扫描事务数据集的缺陷，提出的不产生候选频
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2023-08-12 21:15:49
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# 实现“规则集Java”的完整指南
在任何软件开发过程中，理解和实现规则集是极其重要的。对于初学者来说，规则集可以理解为用于定义和执行特定规则或条件的集合。下面我将分步骤教你如何在Java中实现一个简单的规则集。
## 实现流程
我们将遵循以下步骤实现规则集：
| 步骤 | 描述 |
|------------|---
原创
2024-10-05 04:21:24
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文章目录drl文件构成-rule部分结果部分 RHSsetinsert && insertLogicalmodify && updatedelete drl文件构成-rule部分drl文件构成，位于官网的第5章位置，也是drools作为规则引擎应用的最核心部分。 其中rule模块，包括属性（Attribute - rule）、条件（Condition - when
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2024-02-28 09:29:28
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第三章《数据分析实战》--第三章 python实现主要利用分组统计分析了企业某游戏的销售额下降的主要原因。这一章主要利用交叉列表（或叫作透视表）的方式来剖析企业用户数量减少的原因。假设是因为某个群体的用户锐减导致当月用户比上个月的用户数少，因此主要利用python中的pandas、matplotlib模块完成书中分析。1、读取数据、合并数据 首先将工作路径设置到数据文件所在位
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2024-06-08 16:58:29
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第2章关联规则挖掘在数据挖掘工具箱中，计量某个模式的频率是一项关键任务。在某些情况下，较频繁出现的模式可能最终成为更加重要的模式。如果我们可以发现经常同时出现的两个或者三个项目，就更为有趣了。在本章中，我们开始研究频繁项集，然后将其扩展为称作关联规则的一类模式。我们将介绍如下主题：什么是频繁项集？使用哪些技术找出频繁项集？瓶颈在哪里？如何加速这一过程？如何将频繁项集扩展为关联规则？什么是好的关联
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2023-11-15 20:03:40
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## 粗糙集 分类规则提取 Python
### 导言
在数据挖掘和机器学习领域，分类是一种常见的任务。分类算法通过对已有的数据样本进行学习和分析，能够将新的数据样本归类到已知类别中。在分类过程中，分类规则的提取是非常重要的一步，它能够将分类算法的结果以可读性更高的方式呈现出来，帮助我们理解和解释模型的决策过程。
在本文中，我们将介绍一种基于粗糙集的分类规则提取方法，并使用 Python 实
原创
2023-11-09 06:24:57
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# Python 实现风控策略规则集
在金融行业中，风控（风险控制）策略的实施至关重要。通过风控规则集，企业可以有效地识别、不良行为和潜在风险，从而减少损失，防止欺诈行为。本文将介绍如何使用Python创建一个简单的风控策略规则集，并且可视化风险数据，以帮助我们更好地理解风险分布。
## 风控策略的基本概念
风控策略主要是通过设置一系列规则来监测用户行为和交易活动。这些规则通常基于过往的数据
原创
2024-09-11 07:39:22
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挖掘大型数据库中的关联规则 关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。随着大量数据不停地收集和存储，许多业界人士对于从他们的数据库中挖掘关联规则越来越感兴趣。从大量商务事务记录中发现有趣的关联关系，可以帮助许多商务决策的制定，如分类设计、交叉购物和贱卖分析。 关联规则挖掘寻找给定数据集中项之间的有趣联系 规则的支持度和置信度是两个规则兴趣度度
本文非常详细的梳理了静态代码规则自定义写法，是测试开发工程师 hlylearner 孤独而勇敢的探索，值得学习前言前一段时间学习了 SonarQube 以及如何开发自定义规则，在一顿网上搜索骚操作之后，搭建好了本地的 SonarQube ，并且用 Sonar 自带的规则扫描自己的项目时发现了一些问题。就在我准备更进一步去学习如何进行自定义规则开发的时候，遇到坑了。。。网上关于 Sonar 自定义规
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2024-08-01 09:43:38
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一、频繁项集的紧凑表示1.极大频繁项集1.极大频繁项集的性质：它的直接超集都不是频繁的,因此，表现为：频繁项集和非频繁项集的分界处2.作用：极大频繁项集形成了所有频繁项集的最小的项集的集合。提供了频繁项集的紧凑表示，但是没有提供子集的支持度信息。2.闭频繁项集1.提供了频繁项集的最小表示，该表示不丢失支持度信息。2.闭项集：如果项集是闭的，它的直接超集都不具有和它相同的支持度计数。反证法定义：如果
在数据分析和挖掘领域，使用 Python 进行关联规则分析与频繁项集挖掘已经成为一种常见的技术手段，特别是在处理 Excel 格式的数据时，利用现有工具可以快速得出有价值的信息。本文将通过详细的模块结构，展示如何使用 Python 来解决“python关联规则频繁项集excel例子”的问题。
### 版本对比
在关联规则和频繁项集挖掘领域，有多个库可供选择，最常用的有 `mlxtend` 和
如何：创建 PolicyActivity 规则集<br />在将“策略”活动项从工具箱拖动到工作流设计图面之后，规则
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2023-07-03 15:20:59
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如何：创建 PolicyActivity 规则集<br />在将“策略”活动项从工具箱拖动到工作流设计图面
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2023-06-30 19:34:38
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使用dotnet 需要 搭建 ner core的运行环境。1.首先安装配置java运行环境。 且javaJDK 必须是11以上(jdk版本必须大于11 等于11不行) 2.java和java JDK后 记得配置java 和jdk建立连接和配置。 3.下载SonarQube安装包 (切记要下载社区版，不然分析后还需要申请许可证)添加 SonarQube 解压后的 根目录路径到path环境变量4. 5
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2024-09-20 14:41:29
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1.任务目标针对所提供的CatalogCrossSell.xls数据集，要求对该数据及进行关联规则分析，并且解释生成的结果，评价指标包括lift，ratio, confidence, support等，并且最后根据这些结果为Exeter做出合理建议：2.分析数据集：给定的数据包含两个sheet，第一个为解释文档，第二个为真实数据集，该数据集包含4998行数据，第一列是用户编号，后面分别为Cloth
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2024-08-23 13:45:38
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boss任务好多，求喘息~~~~进来两周一直在看关于Decision-Theoretic Rough Set的一些文章，以及RS与概率论相结合产生的概率粗糙集Probabilistic Rough Set和与DTRS略有不同的GTRS（Game-Theoretic Rough Set），因此稍微总结一下，以免以后遗忘。 在回顾之前，先谈谈研究的一些方法。美国大物理学家Feynman有一个
在数据挖掘中，计算频繁项集和强关联规则是非常重要的任务，特别是在市场篮子分析中。通过识别频繁项集，可以发现用户购买行为的模式，从而为营销策略和产品推荐提供重要的数据支撑。以下是关于“python计算频繁项集和强关联规则”的一些基础结构和实操过程。
### 备份策略
在计算频繁项集和强关联规则时，首先要有合适的备份策略，以防数据丢失。
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# 粗糙集的关联规则挖掘算法实现指南
## 一、引言
粗糙集理论是一种用于处理不确定性和模糊性的数学理论，广泛应用于数据挖掘和知识发现中。本文将指导你通过 Python 实现粗糙集的关联规则挖掘算法，从数据准备到结果分析，逐步进行解析。
## 二、实现流程
下面是实现粗糙集关联规则挖掘的基本流程。
| 步骤 | 描述 |
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