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121.
高红 《科技信息》2011,(25):I0149-I0149,I0141
交叉验证技术在分类器的性能评价方面占有重要地位.本文首先介绍了交叉验证的错误率估计,之后利用Friedman&Nemenyi检验方法分析了交叉验证错误率估计的偏差和方差,最后提出了在利用交叉验证进行分类器评价过程中的一些有效的措施.  相似文献   
122.
在《中国科学院图书馆图书分类法》第三版医卫类(61)类目资源形渐枯竭时,如何利用有限资源挖掘匹配的标引,如何准确、科学地从论著名及其章节中提炼具有核心价值的概念,是人们目前需要探讨的问题。结合现行出版物,通过范例,从不同角度审视论著,揭示了有限类目资源的再利用,并提出了若干建议。  相似文献   
123.
124.
科学实验论   总被引:2,自引:0,他引:2  
刘郎 《大自然探索》1991,10(3):133-137
  相似文献   
125.
困惑与思考——第四版《中图法》法律类目小议   总被引:1,自引:0,他引:1  
罗琼珍 《科技信息》2008,(10):283-283
本文作者就有关法律类图书分类实践中遇到的问题,指出了《中图法》第4版法律类类目中D925.1/7存在的一些问题,就此提出了自己的看法。  相似文献   
126.
L.Gonzalez和A.Marin(1996)在Fuzzy集间引入了一种分明关系R^+,本文对具有R^+关系的Fuzzy集间关系作了探讨,给出两Fuzzy集具有R^+关系的几个必要条件,其结论是构造性的。  相似文献   
127.
分类约束问题的模拟退火算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
在传统组合投资模型的基础上 ,讨论了加入风险偏好系数的新的组合投资模型 ,及其有效边界的形式 ,通过引入分类约束 ,限制了属于不同风险类型的资产中的投资比例 ,对实际有效的投资活动有一定的指导意义。最后对带有分类约束的优化问题 ,采用模拟退火算法进行了求解  相似文献   
128.
“城市化”是一个舶来品 ,“城镇化”一词更符合中国国情。城镇化是一个发展中的概念。从实质上看 ,城镇化就是农村人口不断向城镇转移 ,第二、三产业不断向城镇聚集 ,从而使城镇数量增加 ,城镇规模扩大的一种历史过程。作为一种社会历史现象 ,城镇化既是物质文明进步的体现 ,也是精神文明前进的动力。从不同的角度出发 ,城镇化被划分为不同的类型。中国城镇化的特征可以从发展进程、发展速度、发展水平、发展规律、发展规模、发展趋势等多个方面进行归纳分析。  相似文献   
129.
利用Gauss和的定义与性质、特征和的性质及其解析方法研究了DirichletL-函数的二次加权均值分布问题,得到一个有趣的加权均值分布的渐近公式.  相似文献   
130.
Extreme learning machine (ELM) has been introduced as a simple and efficient learning approach for regression and classification applications. From the opti- mization point of view, optimized ELM is equivalent to SVM, but with less constraints in the optimization formu- lation and random ELM kernel. This paper introduces an active set based optimized ELM approach to solve bound constrained optimization problem in a straightforward way, which operates on a small working set of variables at each iteration. Thus, the constrained problem can be eventually solved by an unconstrained algorithm, and this enables us to establish a global convergence theory. The approach requires less time for quadratic programming solving and provides better generalization performance. In addition, the proposed approach with much smaller number of non- bound support values is significantly faster than SVM with active set strategy for large training data set.  相似文献   
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