向量表示造句
例句与造句
- 而空间数据则为空间对象的几何坐标或向量表示。
- 在此基础上给出了dna序列的特征向量表示，并用修改前后的svm分类器进行分类。
- 我们提出的基于矩阵表示模式的特征提取方法( matpca和matflda ) ，不仅能直接处理向量表示的模式更能处理矩阵表示的模式，因此避免了上述问题。
- 另外对于向量表示的模式，我们通过矩阵化重组将其转化成矩阵表示的形式，然后使用matpca和matflda方法进行特征提取。
- 用这些特征构成句子向量表示，并用机器学习的方法对其进行训练得到摘要器，从而把自动文摘转换为分类问题。
- 用向量表示造句挺难的，这是一个万能造句的方法
- 然而现有的线性分类器几乎都是针对向量模式的,即所有的模式都采用向量表示,要应用于矩阵表示的模式,必须首先将矩阵模式转换成向量模式。
- 前面提到的matpca和matflda是将向量表示的模式转换成矩阵表示的模式后再分别进行pca和flda的方法，它具有先组合后提取的过程。
- 在技术上,它同向量空间模型类型类似,都是采用空间向量表示文本,但通过svd分解等处理,消除了同义词、多义词的影响,提高了后续处理的精度。
- 利用平面弹性和板弯曲的相似性，本文实现了角卷向量的辨识并得到了用简单位移向量表示角卷向量的一般方法?曲率堆集法，打通了与有限元通用程序的接口。
- 由于这些基本问题以及对特定领域的信息学习的需要，本文以强化学习的时间差分法和向量表示为基础，提出了一种高效的学习用户兴趣的策略，并设计了一个学习用户兴趣的用户界面。
- 该策略的主要特点是，使用向量表示用户模型和文档信息，从宏观和微观角度分析学习模型和强化学习的映射关系，并采用了跟踪用户的隐式反馈学习和包含输入和选择j胜的显式反馈学习方法，向量的归一化处理，以及结合面向用户兴趣学习的实际问题对问题相关的几个算法作了扩充。
- 该算法以核函数代替原始数据在特徵空间中映射值的内积，并且神经元权值向量的初始化和更新都可由其组合系数向量表示，从而获得了直观而简单的迭代公式。
- 在对各种故障进行分类的基础上提出根据整流电压的脉波数将输出波形分段，通过即时监测各波段电压采样均值和标准差，对各段电压波形进行分类，从而将故障波形用模式向量表示。
- 这里，我们利用信息几何的知识给出了dna自装配的一个形式化模型，以分子两两构成的组合的个数为分量组成的向量表示自装配过程中的一个状态，那么，当每自装配系统达到平衡时，就有一个关于这些状态的一个概率分布，所有可能的概率分布形成了一个微分流形s 。
- 向量空间模型最大的优点在于知识表示方法上的巨大优势，用n维空间的向量表示文档，用向量之间的夹角表示文档的相似度，从而将文档信息的匹配问题转化为向量空间中的矢量匹配问题，将难以计算的文字量化成很容易计算的实数，使问题的复杂性大大减小。但是，并不能够说目前的向量空间模型是最理想的，本文通过实验证明了vcm表达信息的不精确性。
