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二级分类:
基于LDA特征扩展的短文本分类_吕超镇
针对中文短文本篇幅较短、特征稀疏性等特征,提出了一种基于隐含狄利克雷分布模型的特征扩展的短文本分类方法。
在短文本原始特征的基础上,利用LDA主题模型对短文本进行预测,得到对应的主题分布,把主题中的词作为短文本的部分特征,并扩充到原短文本的特征中去,最后利用SVM分类方法进行短文本的分类。
实验表明,该方法在性能上与传统的直接使用VSM模型来表示短文本特征的方法相比,对不同类别的短文本进行分类,都有不同程度的提高与改进,对于短文本进行补充LDA特征信息的方法是切实可行的。
2024/7/6 6:33:32
1.14MB
LDA
短文本分类
1
时间序列算法java实现
时间序列预测法是一种定量分析方法,它是在时间序列变量分析的基础上,运用一定的数学方法建立预测模型,使时间趋势向外延伸,从而预测未来市场的发展变化趋势,确定变量预测值。
2024/7/6 6:32:33
4KB
时间序列算法
1
飓风预测模型
根据飓风运动轨迹的特点,提出一种基于动态属性的飓风全时域轨迹模型,设计轨迹数据阈值估计更新策略。
将飓风运动轨迹组织成一系列时空连续的运动片段,在符合总体精度要求的前提下,实现数据压缩并支持全时域位置查询。
基于实际飓风数据的实例研究证明,该模型能够较为完整和精确地描述飓风运动过程,总体误差符合飓风预测的国际标准,模型的数据量较原始数据可减少24.71%,并支持飓风过去时刻和短暂未来位置的状态信息查询。
2024/7/5 5:01:31
1.54MB
全时域模型
1
应用GM(1,1)模型预测松花江未来10年污水排放量课程设计
应用灰色系统理论,GM(1,1)模型预测松花江未来十年污水排放量。
许多做课程设计的同学都可以用这个来参考。
2024/7/5 4:25:19
3.72MB
GM(1
1)
1
大数据电影可视化项目.rar
项目包含python爬虫,Matplotlib、Echarts数据可视化、Mapreduce、hive数据统计、情感分析、词图云、电影票房与评分预测。
2024/7/4 9:39:50
8.22MB
python
hive
mapreduce
数据可视化
1
大口径高通量验证实验平台片状放大器热致退偏效应研究
氙灯抽运将导致钕玻璃内产生不均匀温升,这是产生应力退偏的根本原因。
热致应力退偏效应将直接降低系统效率、影响光束质量,因此确定片内的温度分布以及应力分布,准确预测由此带来的光束退偏特性并合理设计光束填充因子是十分重要的。
介绍了我国第一台单束输出能力超过万焦耳的惯性约束聚变激光驱动器中大口径高通量验证实验平台片状放大器的热致退偏效应,通过理论模拟计算获得了钕玻璃片内三维温升分布、应力分布与由此导致的退偏分布特性,结果表明,片状放大器在5.28%/cm平均小信号增益系数输出的情况下整个光束口径内的应力双折射是很小的,但方光束的四个角部处的应力双折射较严重,最大的退偏量约为0.13%,该结果与劳伦斯·利弗莫尔实验室实验测得的结果基本一致。
输出的激光近场结果表明,片状放大器热致退偏效应可满足大能量装置输出设计要求。
2024/7/3 11:55:54
3.35MB
激光光学
热致应力
片状放大
理论模拟
1
支持向量机进行预测(SVM)Matlab版
使用支持向量机进行预测。
调用示例:in=load('testData.txt');SVM(in(:,2:12),in(:,1),3)
2024/7/1 4:35:56
6KB
支持向量机
SVM
Matlab
1
节点电价预测,电力系统负荷预测
利用MATLAB开发的电力系统节点预测程序,包含对北美电力市场的电力数据进行的一系列数据挖掘工作,程序代码实用,注释详细,包含多种预测算法,极具学习价值!
2024/6/26 7:31:41
11.89MB
MATLAB
完备数据
结果分析图
负荷预测
1
LDA算法MATLAB代码及其结果截图
这是一个LDA算法,有实例分析,并给出数据进行验证预测。
对于初学者很有帮助。
2024/6/25 3:31:53
6KB
LDA
MATLAB
实例
投影
1
IBMSpssModeler18应用程序指南
SpssModeler18简体中文版的使用手册,包含大量应用实例,如怎样建模,多项Logistic回归应用电信业客户分类,时间序列预测宽带利用率,泊松回归分析船只损坏率,Gamma回归拟合汽车保险理陪,SVM细胞样本分类等。
2024/6/24 1:48:02
29.62MB
Modeler
应用程序
指南
1
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB
钉钉
钉钉打卡
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