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ECLAT关联规则挖掘 等价类转换关联规则挖掘算法的Python实现 我在无聊的时候写了这篇文章，并希望找到一个很好的算法来加快Cython的速度。 不幸的是，这个问题并不能轻易实现优化（而频繁模式挖掘的FP-tree方法要快得多）。 该算法在其擅长的各种数据集上（存储10个具有100万条记录的商品的商店）仍然非常快，但是在1000个具有1000条记录的商品的数据集上，它会显得很笨拙。 我的工作很乱。 也许我会回去整理一天。

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CSP规则V2.1 基于模式的有限约束满足问题的通用求解器 1.什么是CSP规则？ 有限的二进制约束满足问题（CSP）由一组有限的变量（以下称为CSP变量）定义，每个变量都具有一个有限的域。 问题是要为每个变量在其域中找到一个值，以使这些值满足一组预定义的二进制约束。 一个典型的流行例子是数独。 CSP-Rules是有限二进制CSP的基于常规模式（或基于规则）的求解器。 它包括拉丁方求解器，数独求解器，Futoshiki求解器，Kakuro求解器，地图着色问题的求解器，Hidato求解器，Numbrix求解器和Slitherlink求解器。 2.解决CSP的[PBCS]或CSP-Rules方法 在CSP-Rules方法中，将CSP-Variable的可能值称为候选者，并且通过两个候选者之间的直接矛盾链接（或简称为链接）来表示二进制约束。 CSP规则与CSP解决方法具有内在的联系，在我的《

Association-Rules-Movies-Dataset-Using-Python：为所有数据集准备规则1）尝试不同的支持和置信度值。 观察不同支持和置信度值的规则数量的变化2）更改先验算法中的最小长度3）使用不同的图对获得的规则进行可视化

Snort规则 描述 Snort 2和3规则很不错。 包括社区版和另一个Github存储库的快照克隆。 喷鼻息2 为了易于使用，该存储库已存储在snortrules-snapshot-2972.zip中。 还有公共版本的snort2-community-rules.tar。 喷鼻息3 社区规则的公共版本snort3-community-rules.tar。

不确定性工具箱 用于预测不确定性量化，校准，python工具箱。 另外：的以及的集合。 许多机器学习方法会返回预测以及某种形式的不确定性，例如分布或置信区间。 这就引出了一个问题：我们如何确定最佳的预测不确定性？ 产生最佳或理想不确定性是什么意思？ 我们的不确定性是否准确且经过良好校准？ 不确定性工具箱提供了用于量化和比较预测性不确定性估计值的标准度量，提供了这些度量的直觉，生成了这些度量/不确定性的可视化效果，并实施了简单的“重新校准”程序来改善这些不确定性。 该工具箱当前专注于回归任务。 工具箱内容 不确定性工具箱包含： 与预测不确定性量化相关的。 评估预测不确定性估计的质量的。 预测不确定性估计和指标。 用于改善预测变量校准的方法。 有关度量标准和方法的相关。 安装 不确定性工具箱需要Python 3.6及更高版本。 要安装，请克隆并通过cd进入此仓库，然后运行： $

该认可规则由国际汽车工作小组(IATF)发布于2016年11月1日，本《 IATF 16949汽车认证方案》“获得并保持IATF认可的规则”在本文中被称为“第五版规则”，取代“第四版规则”以及在本文件发布之前发行的所有相关规则“认可解释”（ SI 〕和规则“常见问题”（ FAQ ）。 内附中英文翻译。