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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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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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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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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在人工智能的浪潮下，现在各类科技领域都要加上一点AI、深度学习、神经网络的概念，以免不落后于潮流。但是产品归产品，技术归技术。就人工智能当下的成熟度而言，笔者认为至少在信息安全领域，由专业的安全专家团队利用庞大的项目经验、客户运维经验组成的各类安全规则库能力依然是优于AI引擎的。类似于Exabeam之流采用机器学习的UEBA产品，无论实在公开案例还是我所了解的客户反馈均表示，客户专业的安全运维
n，就是基于关...
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2020-01-12 19:09:00
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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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算法优劣优点：朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率。对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时，我们可以一批批的去增量训练。对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。缺点理论上，朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为朴素贝叶斯模型给定输出类别的情况下,假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用
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2023-08-06 10:30:47
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基于Python的图像分类 项目实践——图像分类项目第一节 实践环境和项目初识 一、采用百度aistudio在线环境（基于Notebook的python环境）网址：https://aistudio.baidu.com/ 实验环境启动环境后，选择基础版。高级版的只需要在迁移训练项目时使用 启动环境后的notebook操作参考解说视频和操作指南https://ai.baidu.com/ai-
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2023-10-07 17:36:13
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问题比较清楚，这是一个按照“房屋类型”和“卧室个数的多少”的双条件汇总问题，即考虑在A和B两个条件下的数据分类汇总问题。该问题在工作中是常见的问题，如果在Excel完成，要依靠数据的预处理和较为复杂的函数来进行。我们先来试算一下，比如，先看第5行，在“RANCH”这个房屋类型下，“BEDROOMS”个数为3的数据记录总共有2条，即第“5”条和第“11”条，其房价分别是“$86,650”和“$89,
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2023-08-11 15:13:27
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文章目录1 概述1.1 题目1.2 摘要1.3 Bib2 引入3 知识推理3.1 定义3.2 先进的KGs3.3 知识推理导向的KGs4 基于逻辑规则的知识推理4.1 基于一阶谓词逻辑规则的知识推理4.2 基于规则的知识推理4.3 基于总体的知识推理4.4 基于随机游走的知识推理 1 概述1.1 题目2020：知识图谱与知识推理 (A review: Knowledge reasoning ov
【简答题】内造型设计【填空题】采用EDTA为滴定剂测定水的硬度时,因水中含有少量的Fe3+、Al3+,应加入 作掩蔽剂,滴定时控制溶液pH= 。【填空题】list(range(2,12,2))[:-2].pop()的结果是():【判断题】下面程序的运行结果一定是:1 2 3 4。 set1={1,2,3,4}for i in set1:print(i,end=" ") (5.0分)【单选题】函数可
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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文章目录写在前面的话样本实现分类结果 写在前面的话主要使用了PCA相关特征和平面拟合残差对点云进行分类。 主要是对该博主文章的复现（在此致谢，如有侵权请联系我），使得整体代码更加紧凑，方便阅读和理解。 点云特征计算主要借助于open3d，点云分类主要借助于sklearn。 得益于sklearn的优秀的接口设计，sklearn机器学习分类步骤大同小异。其主要步骤： 0预处理：将所有点云去掉地面点，
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2023-08-21 18:28:55
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文章目录1、K邻近分类法（KNN）1.1 一个简单的二维示例1.2 用稠密 SIFT 作为图像特征1.3 图像分类：手势识别2、贝叶斯分类器2.1 概述2.1 PCA降维3、支持向量机3.1 Linearly Separable SVM3.2 Linear SVM3.3 LibSVM4、光学字符识别 1、K邻近分类法（KNN）图像分类是指根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分
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2023-07-10 12:48:16
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### Python 聚类规则在实际问题中的应用
聚类是一种无监督学习方法，它将数据集中的对象分组，使得同一分组内的对象相似度较高，而不同分组间的对象相似度较低。Python 是一种流行的编程语言，拥有丰富的库来实现聚类算法。本文将介绍如何利用 Python 中的聚类规则来解决一个实际问题，并提供示例代码。
#### 问题背景
假设我们有一家旅行社，需要根据客户的兴趣和偏好将他们分为不同的旅
原创
2024-07-19 03:41:47
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目录实验要求实验内容实现方法（代码）实验结果结论分析（代码反思） 实验要求1． 掌握项集和频繁项集的定义。 2． 掌握狭义连接的原理和实现方法，尤其注意狭义连接的严苛条件。 3． 掌握频繁项的候选项如何通过低阶的频繁项做删除操作。 4． 掌握如何利用数据库或其它数据源对频繁项的候选项进行删除操作。 5． 掌握如何利用频繁项生成所有的强关联规则实验内容关联规则发现是机器学习和数据挖掘中重要的算法之
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2023-11-08 22:45:50
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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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# 基于Python的分类识别实现指南
随着人工智能的不断发展，分类识别成为了许多应用中的核心技术之一。对于刚入行的小白来说，学习如何使用Python实现分类识别可能会感觉有些复杂。在这篇文章中，我将带你一步一步地完成这一过程。
## 实现流程
在开始之前，我们先概述一下整个流程。我们可以把整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 内容描述
原创
2024-09-08 06:38:58
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自1993年Agrawal提出数据库中的关联规则挖掘后，关联规则挖掘算法及应用得到迅速发展。关联规则的功能不再局限于概念描述。1997年，Ali等人提出了使用分类关联规则进行部分分类的思想，但他们当时认为关联规则在分类预测问题上很难取得重大的进展。在1998年纽约举行的数据库知识发现国际会议上，新加坡国立大学的Liu等人提出了基于分类关联规则的关联分类算法CBA，从此揭开了关联分类的序幕。
与传
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2023-12-14 14:35:35
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