结构学习造句

• 根据他倡导的结构学习说,认为任何学科的基础知识都可以用某种可接受的形式教给任何年龄的学生，例如高等数学的知识可以采用直观的方法教给小学低年级学生。
• 第一阶段是贝叶斯网络分类器的学习，即从样本数据中构造分类器，包括结构学习和CPT学习；第二阶段是贝叶斯网络分类器的推理，即计算类结点的条件概率，对分类数据进行分类。
• 内中含古人经典也有著作者的心得，尤其在《唐楷临习五十法》中例举汉字单体、复合体的书法临习，五十字以“米回格”讲解，皆注明音、形、义，着重笔画、用笔、结构学习及注意事项。
• 或许通过语法结构学习法来表达思想、进行交流的方式有不少，但都要求使用者具备高水平的分析概念化能力，用以理解该语法的使用对象、使用效果和语法结构，同时加入适当的语言表达。
• 1986年担任中央电大工民建专业钢筋混凝土及砌体结构课程主讲教师，并担任教材《钢筋混凝土及砌体结构》(中央广播电视大学出版社1986年)副主编和《钢筋混凝土及砌体结构学习指导书》的主编。
• 《数据结构学习指导与习题集》是积作者多年讲授“数据结构”课程的教学经验，结合辅导学生学习本课程中所遇到的实际问题而写成的，与清华大学出版社出版的《数据结构??C++描述》教材相配套。
• 针对这种分类器的结构学习,设计了结合对数似然的适应度函数,并给出了网络结构的编码方案,设计了相应的遗传算子,使得该算法能够收敛到全局最优的结构。实验结果表明,该算法具有良好的分类效果。
• 换句话说，个体学习了某些东西之后，这些东西就会以这样或那样的形式来影响整个人格结构；因而“结构学习”这一名称正是表明人格结构在学习发生之前就存在了，但是在学习发生之后，就产生了另一种人格结构。
• 常用的三种循环结构学习的重点在于弄清它们相同与不同之处，以便在不同场合下使用，这就要清楚三种循环的格式和执行顺序，将每种循环的流程图理解透彻后就会明白如何替换使用，如把while循环的例题，用for语句重新编写一个程序，这样能更好地理解它们的作用。
• *推理及学习算法详细介绍了polytree信度网的推理算法及在阻塞模型中的应用；在研究cooper后验概率学习方法（ k2学习算法）基础上，提出了改进算法（ mk2算法）及并行实现方法；研究了另一种信度网结构学习算法（ mdl学习算法）并提出了其改进算法；最后还提出了条件概率学习方法。
• 《数据结构学习指导与习题集》同时可以作为高等院校计算机及相关专业本专科学生学习“数据结构”课程的参考教材，也可以作为参加研究生入学考试的读者和参加各级各类计算机专业资格考试的读者辅导教材，同时，也可对从事计算机工程与应用工作的科技工作者有一定的参考价值。
• 本书首先从静态网络的模型表达、推理及学习入手，进而针对动态贝叶斯网络推理算法、平稳系统动态贝叶斯网络结构学习模型设计、非平稳系统动态网络变结构学习模型设计、基于概率模型进化优化动态贝叶斯网络结构寻优算法、进化优化与动态贝叶斯网络混和优化等方面进行了讨论，最终将推理及结构学习理论用于无人机路径规划、自主控制等方面。
• 。其中，有导师指导的人工神经网络能够以模糊的结构学习较为精确的内容，是将模糊的知识进行模糊计算和模糊描述的理想方法。词条项与文档类别之间的模糊关系难以用精确的方法进行精确地描述与计算，模糊的知识用模糊的方法能得到较好的解决，因此本文将神经网络应用到信息检索模型中，将之与向量空间模型相结合，形成了一种改进的向量空间模型vcmann 。
• 分类一直是数据挖掘、机器学习和模式识别等研究的核心问题,贝叶斯网络是作为知识表示和推理的强大工具,由于搜索空间巨大和学习困难的原因,直到朴素贝叶斯理论的出现才被作为分类器算法,改进朴素贝叶斯分类器是贝叶斯分类器学习的一个主要的研究方向。遗传算法本质上是一种求解问题的高效并行全局搜索算法,适合应用于那些改进的分类器的结构学习中。本文提出了一种基于遗传算法的ban分类器算法。