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关联规则--Apriori算法案例--Python
数据样本 数据获取：关注并私信“关联规则案例” # -*- codeing = utf-8 -*- # @Time : 2021/11/26 22:41 # @Author : Tancy # @File : 病例分析-- Apriori算法.py # @Software : PyCharm # 1.数据读取 import pandas as pd df = pd.read_excel('D:\A_学习\数据仓库与数据挖R数据分析：潜类别轨迹模型LCTM的做法，实例解析
最近看了好多潜类别轨迹latent class trajectory models的文章，发现这个方法和我之前常用的横断面数据的潜类别和潜剖面分析完全不是一个东西，做纵向轨迹的正宗流派还是这个方法，当然了这个方法和潜增长和增长曲线模型在做法并没有实际区别，都是用的hlme这个函数。但是文献中的叫法Proj THUDBFuzz Paper Reading: Bran: Reduce Vulnerability Search Space in Large Open Source Repositor
Github https://machiry.github.io/files/bran.pdf Abstract P1: 软件复杂；发现潜在有bug区域有利；过去工作利用传统代码质量-复杂度衡量，最近用NN；最近NN方法没有利用代码仓库的语义 P2: 本文： 工具: BRAN 目的：减少具有潜在bug的搜索空间大小 方法：结合传统code metrics和细粒度代码仓