吉林市

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吉林大学数据库

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关联规则是数据挖掘中一项重要技术，用于发现数据项集之间的关联性。在吉林大学数据挖掘课程中，关联规则被定义为形如 X ⇒ Y 的蕴含式，其中 X 和 Y 是数据项集，且 X 与 Y 不相交。 支持度和置信度是衡量关联规则重要性的两个关键指标： 支持度: 指包含 X 和 Y 的事务在所有事务中所占的比例，用于衡量规则的普遍性。 置信度: 指包含 X 的事务中，也包含 Y 的事务所占的比例，用于衡量规则的可靠性。 简而言之，高支持度的规则表明该关联关系在数据集中频繁出现，而高置信度的规则表明该关联关系具有较高的预测能力。

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吉林省的雨凇天气分型代码资源还挺值得一看的，尤其是你要做气象类可视化或地理气候相关研究的时候。用的是 1980-2007 年 11 个观测站的数据，统计方法不算复杂，但结果蛮有意思的，比如丘陵和长白山迎风坡一带是雨凇高发区。 四种天气分型的总结也挺清晰的：低压后部型、高压前部型、低压南部型和低压型。每种类型都配有对应的大气层结结构，对于做天气系统模拟的你来说，还蛮有参考价值的。尤其是提到吉林这边和南方雨凇不一样，没有融化层这一点，挺有意思吧？ 嗯，还有一个亮点是结合了地面形势，不是单看温度或湿度。你要是做的是风场、湿度、地形这块联动模拟的，就能用上这些分型结构来设定条件。想要试试用Python

北京市利用全球卫星定位系统 (GPS) 提供全面的定位服务，为城市导航、交通管理等方面提供支持。

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