應(yīng)用數(shù)學(xué)研究中的模型化方法(編輯修改稿)
2024-10-27 15:06 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 型 1. 以詞頻為特征的分類模型 詞 : 有語意的初級字符串單位 —— 語言的細(xì)胞； 詞在文本中的頻率與不同類文本間頻率差別是分類的基本結(jié)構(gòu)和基本結(jié)構(gòu)差別。 模型 2. 以語意團(tuán)為特征，重在語意差別的分類。 模型 2. 混合模型 語言能力模型：喬姆斯基的語法結(jié)構(gòu)模型是另一類語言模型。 模型 1的數(shù)學(xué)模型 根據(jù)專業(yè)模型，詞頻及具有分類的信息可以仿照熵的定義： ? ?? ? ? ?? ?? ? )(l o g, wdwdw ijijiDFDTFT F I D F ??d(i)j =TFIDF(w(i),dj) ? ? ? ?? ? . , 1 . , , , 0 , 0. , d dddddddddjijkijikjij1的意義就不難理解則的另一個表達(dá)式的文本向量也是理解如果進(jìn)一步比較抽象地的文本向量是一個可能存在的文本則和任意的兩個文本向量對于任意實數(shù)維實向量是????????dddddkNjjjN?????? ?文本集合的數(shù)學(xué)模型 —— 文本的特征向量空間。 分類問題是 N維線性空間的向量的分類問題。 許多方法可以用于求解，例如 SVM分類器對于數(shù)據(jù)壓縮很有效。 例如，思想史研究中，“五四” 運(yùn)動的討論的主要思想是什么？ 發(fā)現(xiàn)在“自由主義”的特征詞所在的子空間中，文本的投影數(shù)量最大！ 高維問題； 訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)量大； 理解性細(xì)分類的精度低。 尋找新的結(jié)構(gòu)，新的數(shù)學(xué)模型。 主要問題和某些進(jìn)一步研究課題： SVM的微分幾何方法； 詞頻分布特征的研究，用分布特征分類和理解； 添加語意的分類模型； 大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘方法尋找分類模式與規(guī)則。 血液凝結(jié)的生理學(xué)概述 ? 血漿中的凝血系統(tǒng)； ? 血小板； ? 纖溶系統(tǒng)。 血液凝結(jié)動力學(xué)研究 人類肌體存在著復(fù)雜的凝血、抗凝和纖維蛋白溶解機(jī)制，由三個主要的生理系統(tǒng)共同完成： ?凝血過程就是這三個生物系統(tǒng)協(xié)同作用的動態(tài)平衡。 血 管 破 損 血凝塊或栓塞 血小板激活 凝血系統(tǒng) 啟動運(yùn)行 纖溶系統(tǒng) 激活 瀑布機(jī)制學(xué)說與現(xiàn)代觀點 ? 19世紀(jì)初， Thackrah和 de Blainville已經(jīng)
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