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1.
本文从数学发展史的三次数学危机说起,就如何提高学生学习<高等教学>的兴趣设计了一堂课的高等数学绪论教案.  相似文献   
2.
文本分类中一种基于密度的KNN改进方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
特征降维与分类算法的性能是文本自动分类的两个主要问题.KNN算法以其简单、有效、非参数特点常用于文本分类,但是训练文本分布的不均匀对KNN的分类效果产生负面影响,而在实际应用中训练文本分布不均是常见现象.本文针对这种分类环境,首先提出了一种改进的tf-idf赋权方法用于特征降维,在此基础上进一步提出了一种基于密度的改进KNN方法用于文本分类, 使处于样本点分布较密集区域的样本点之间的距离增大.随后的文本分类试验表明,本文提出的方法基于密度的KNN方法具有较好的文本分类效果.  相似文献   
3.
KNN算法是文本分类中广泛应用的算法.作为一种基于实例的算法,训练样本的数量和分布位置影响KNN分类器分类性能.合理的样本剪裁以及样本赋权方法可以提高分类器的效率.提出了一种基于样本分布状况的KNN改进模型.首先基于样本位置对训练集进行删减以节约计算开销,然后针对类偏斜现象对分类器的赋权方式进行优化,改善k近邻选择时大类别、高密度训练样本的占优现象.试验结果表明,本文提出的改进KNN文本分类算法提高了KNN的分类效率.  相似文献   
4.
特征降维是文本分类面临的主要问题之一。首先通过 分布对特征项进行选择,然后使用一种改进的基于密度聚类方法对选择后的特征项进行聚类,借助类别分布信息,在尽量减少信息缺失的前提下先后两次对文本特征维数进行了压缩;在基于类别概率分布的模式下实现文本的矩阵表示,借助矩阵理论进行文本分类。试验结果表明,该方法的分类效率较高。  相似文献   
5.
核方法是解决非线性可分性问题的一个重要途径.针对文本自动分类中的特征降维问题,在核最大散度差鉴别分析基础上,提出一种正交化核最大散度差鉴别准则,论证了鉴别向量集在正交化和非正交化的条件下鉴别准则的一致性.在最低限度减少信息损失的前提下实现了文本特征维数的大幅度减缩,改善了最大散度差线性鉴别准则在用于文本分类上的性能.分类试验表明,这种正交化核最大散度差鉴别向量集抽取模型,与线性最大散度差方法相比,具有明显的效率上的优势.  相似文献   
6.
借助特征聚类进行特征抽取是信息检索领域进行文本特征降维的重要手段之一.本文通过χ2统计和特征聚类相结合的模式,在尽量减少信息缺失的前提下两次对特征项维数进行压缩,通过分析特征的类别分布信息,实现了基于统计的特征降维;进而在基于类别概率分布的模式下实现了文本的矩阵表示,借助矩阵范数进行文本分类.实验结果表明,该方法的分类效率较高.  相似文献   
7.
文本分类中一种基于选择的二次特征降维方法   总被引:4,自引:2,他引:2  
特征选择和特征抽取是文本分类中特征降维的主要方法.目前各种特征选择方法主要致力于度量特征与文本类别的相关性,却很少考虑特征之间的冗余性问题,从而影响特征降维的效果.本文提出一种基于选择的两步特征选择方法,既考虑一些类别信息较强的特征的选取,又减少一些类别判定方面的冗余特征,在尽量减少信息损失的前提下达到有效缩减特征维数的目的.对中文文本的分类实验结果表明,本文提出的特征降维方法在文本分类的准确率方面效果较好.  相似文献   
8.
基于Web的信息过滤技术研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
刘海峰  刘守生  姚泽清  张学仁 《情报科学》2008,26(12):1869-1872
信息过滤技术是当前信息检索研究的热点之一.总结了信息过滤的主要方法,分析了基于内容过滤的模式的优点与不足.论述了基于用户、项目进行信息协同过滤模式的特点及其适用范围.最后提出了一种协同过滤推荐模型及该模型适用的条件及其使用方法.  相似文献   
9.
面对我校由培养专业技术生长军官为主转变为以培养指挥生长军官为主的形势,数理类基础课程教学必须改变传统教学方法。改革的指导思想是:以学员发展为本,科学素质与人文素质并重,调动学员学习的主动性。改革的基本思路是:以思想方法教育为主线,从由"知识传授"为主转变为"科学探究"为主,加强应用性、实践性教学环节,注重信息技术与数理学科的整合教学,结合军校学员特点探索教学新路。  相似文献   
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