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  • 简介:文本分类问题中,卡方特征选择是一种效果较好的特征选择方法。计算单词的卡方值时,先计算单词针对每个类别卡方值,再通过类别概率将卡方值调和平均,作为单词相对于整个训练集合的卡方值,这种全局方法忽视了单词和类别间的相关性。针对这一问题,提出基于类别卡方特征选择方法。基于类别方法针对每个类别遴选特征词,特征词数量根据事先设定的阈值、类别文档数和整个训练集合文档数计算得到,不同类别特征空间可能包含相同的特征词。采用KNN分类方法,将基于类别方法与全局方法进行比较,实验结果表明,基于类别方法能够提高分类器的总体性能。

  • 标签: 文本分类 卡方 特征选择 特征词 KNN分类
  • 简介:摘要公共厕所入厕难已经成为我们社会的一个痼疾,尤其对于女性而言。本文通过对数据的研究与分析,引出问题的实质,从而依据排队论的理论建立了问题的数学模型。根据基本模型提出的假设应用MATLAP给出了具体的实现过程及模型。

  • 标签: 排队论 MATLAP 仿真系统
  • 简介:从词语的三要素角度出发,给汉语的某些词语进行分类。特别是对同形词的范围做出明确的界定,并对与同形词相关的其他词类做出区分,以理清它们之间的关系。把同形同音词从同音词或同形词中分离出来,自成一类,与同音词和同形词并列在同一个层次上,不仅对这三类词各自的界定范围做了调整,同时也理清与其相近或相关的词类之间的关系,对有不同理解或误用概念作了些澄清。

  • 标签: 词语分类 词语 三要素 界定
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  • 简介:本文以“排队跑操”为由头,用“漫画”的手法展开了对校园“形式主义”现象的辛辣嘲讽。其“辛辣”表现为两个方面:一是学生行为的正反观照。上食堂打饭、挤校车可以不排队,而跑操、上体育课一定要排队.原因在于:前者是“脸面”的事,后者是“素质”的事。

  • 标签: 排队 形式主义 学生行为 “素质” 体育课 校园
  • 简介:目前高校贫困生的精准认定是一个公开的难题。本文以某高校连续60天的校园卡消费记录为依据,利用Python语言和K-Means聚类算法,依据15545名大学生个人消费金额,而将他们分5个"最优群体"。从最低消费群体中挖掘应该被认定为贫困生而没有被认定为贫困生的群体,从最高消费群体中挖掘不应该被认定为贫困生而被认定为贫困生的群体。本文以客观的消费记录为标准,利用大数据挖掘技术,为科学资助和精准资助提供了决策支持。

  • 标签: 大学生 贫困生 K-MEANS 分类 判定
  • 简介:星期一上体育课时,老师安排我们做游戏。在做游戏之前,大家要站成一个特殊的队形,要求班上24名同学站成6排,每排各有5人。

  • 标签: 排队 星期一 游戏 课时 老师 同学
  • 简介:去年"五一"期间,小姨就着手准备买房了。经过多方面的比较,最后,她看中了大石坝附近的东海长洲C4栋。由于还没开盘发售,售楼小姐就让小姨作了买房登记。C4栋要6月30日才能开盘。C4栋开盘的时间要到了,小姨由于工作原因脱不开身,就委托我们去帮她排队买房。6月29日那天上午,天公不作美,下起了倾盆大雨,

  • 标签: 买房 排队 房子 东海 长洲 开盘
  • 简介:[星星出题]下图是一群大雁飞行的队列,这队大雁一共有多少只?你是怎么算的?[伙伴帮忙]咔吱兔自告奋勇地说:“大雁排成两队,每队6只,总共有6×2=12(只)。”朵朵猪连忙补充道:“不对,图上明明只有11只。你看领头的那只大雁,其实你数了两次,所以应该去掉晕复的那次,列式为6×2-1=11(只)。”

  • 标签: 排队问题 大雁 列式
  • 简介:要出操了,数字1、2、3、4、5、6、7、8、9排成一路纵队"一二一,一二一"地喊着口令向操场走去。这时,0急急忙忙地跑来了,"对不起,我迟到了。"说着它就想往1的前面站。它想的也有道理,自己比1小嘛!末尾的9看见0往前面挤,就喊起来:"喂,你不就是个零吗?什么都没有,还想排前面?真是岂有此理,排我后面去!"0倒也不生气,说:"我虽然有时表示没有,可让

  • 标签: 数字排队
  • 简介:随着经济和技术发展水平的不断提高,人口密度的不断增大,交通堵塞几乎是每个国家都存在的待解决问题。高速公路收费站收费的便捷与效率就显得尤为重要。文章以车流量、服务时间分析收费广场的变化规律,通过中间变量车辆平均到达率、收费亭的平均服务率,采用多服务台负指数分布排队系统的分析数学方法,建立了M/M/c数学模型,对高速收费广场进行分析。

  • 标签: 收费广场 合并模式 排队论
  • 简介:基于主成分分析的特征脸人脸识别方法进行改进,以提高人脸识别率。首先利用主成分分析法提取人脸图像的特征脸,然后经图像重构得到二阶特征脸,最后将两种特征脸组合,构造组合特征,用三阶近邻法进行识别。在ORL人脸数据库上的试验结果表明.组合特征脸法用于人脸识别有较高的可行性和较好的稳定性,且在识别率上优于特征脸方法。准确率达到93.8%。

  • 标签: 主成分分析 特征脸 二阶特征脸 人脸识别
  • 简介:父母在哥本哈根经营一家小公司。有一个周末,妈妈的电话口向了,有客户急需她提早交付一笔业务款。妈妈带着我来到当地的一家银行,准备给对方汇款。

  • 标签: 小学生 语文学习 阅读知识 课外阅读
  • 简介:小兔贝贝参加了动物园里的数学学习班。第一天,山羊老师就给贝贝出了一道数学题:“大家在排队,贝贝的左边站着9个人,右边站着10个人,问这时队里有多少个人?”

  • 标签: 排队 学问 数学题 学习班 动物园 个人
  • 简介:初到日本的人,一定会惊讶于日本人对排队的热爱——车站、电梯、厕所、入口、款台,还有各种镊厅的外卖窗口,到处都是井井有条的队伍。日本人之所以热爱排队,在我一个游客看来,首先是因为社会提供了便于排队的条件。地铁和新干线会在明显位置标注火车进站的时间;商场或食肆的入口处也会动态标明等候的时间,供人们权衡。

  • 标签: 日本人 排队 入口处 新干线 时间