规律发现

统计分析了鹤壁三矿在勘探和开采过程中瓦斯涌出量的变化情况，探讨了影响瓦斯赋存的地质因素，并研究了瓦斯赋存和运移的地质条件。研究结果揭示了影响瓦斯分布的地质规律，对矿井通风设计和采掘布置具有指导意义，有助于采取针对性的瓦斯防治措施。

关联规则：数据中潜藏的宝藏 关联规则挖掘是从海量数据中提取隐藏规律的一种方法。它揭示了变量之间存在的联系，帮助我们理解数据背后的故事。例如，购买面包的顾客也经常购买牛奶，这就是一个关联规则。通过挖掘这些规则，我们可以预测未来趋势，优化决策，并发现新的商机。 关联规则分析的核心是寻找数据中的频繁项集和关联规则。频繁项集是指经常一起出现的项目集合，而关联规则则描述了这些项目之间的关系强度和可信度。 关联规则挖掘广泛应用于各个领域，包括： 市场营销: 分析顾客购买行为，制定精准营销策略 推荐系统: 向用户推荐可能感兴趣的产品 金融风控: 识别潜在的欺诈行为 医疗诊断: 辅助医生进行疾病诊断 关联规则挖掘是一个强大的工具，可以帮助我们从数据中获得洞察力，并做出更明智的决策。

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社团发现代码Matlab微小障碍物发现冯雪创作的官方Matlab实现，ICRA 2019介绍该存储库包含微小障碍物发现新框架的官方Matlab实现。这篇论文已被IEEE机器人与自动化国际会议(ICRA) 2019接受。Python/ROS的官方实现即将推出。注：此版本在原作的基础上略有改进，训练代码略有改动，ROC性能有所提升。为了提高效率，基本边缘检测算法使用结构化边缘检测[1]。系统中的模块在很大程度上得到了加速，尽管仍有很大的改进空间。在实例级评估中，IoU被定义为预测提议和真实边界框之间的交集，可以在./evaluation/Func_evaluation_DR.m找到引文。如果你觉得这篇论文或代码有用，请引用我们的论文：@INPROCEEDINGS{Xue_ICRA_2019, Author = {Feng Xue, Anlong Ming, Menghan Zhou and Yu Zhou}, booktitle={2019 International C

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数据挖掘区别于传统的查询、报表、联机分析等数据分析方式，其核心在于无需预设假设，直接从数据中挖掘信息、发现知识。 数据挖掘的目标是发现那些先前未知、切实有效且具有实用价值的信息。 先前未知意味着这些信息是预先无法预料的，甚至可能与直觉相悖。 有效性保证了信息的可靠性和准确性，能够为决策提供支持。 实用性则强调信息能够应用于实际场景，解决实际问题。 例如，一家连锁店通过数据挖掘发现看似毫无关联的商品——婴儿尿布和啤酒——之间存在着惊人的联系，这便是数据挖掘发现未知信息的典型案例。