不经意的抬手看看时间,恰好手表那分针挡住了日期,多么希望看到时间为我所停驻,却已不由感觉只下徒劳,这是十一月的最后一天啊。
月首寄语已悄然变换为月末的那尚未及回味完的丝丝的留恋,为一件事前前后后忙碌了一月,已孵化成型,颇有些欣慰,莞尔也暂多了一份担忧。从没想过曾经看似久远的时代,如今那么贴近,平滑的过渡,转身。
就如同时光的消逝,动荡中求得安逸,却从来没有忘记过忧患的存在,就如同总是感觉到它静悄悄的沉寂在你身边的一个角度,待得你足够遗忘它时,悄然现身之时,即是被其吞噬时。

不经意的抬手看看时间,恰好手表那分针挡住了日期,多么希望看到时间为我所停驻,却已不由感觉只下徒劳,这是十一月的最后一天啊。
月首寄语已悄然变换为月末的那尚未及回味完的丝丝的留恋,为一件事前前后后忙碌了一月,已孵化成型,颇有些欣慰,莞尔也暂多了一份担忧。从没想过曾经看似久远的时代,如今那么贴近,平滑的过渡,转身。
就如同时光的消逝,动荡中求得安逸,却从来没有忘记过忧患的存在,就如同总是感觉到它静悄悄的沉寂在你身边的一个角度,待得你足够遗忘它时,悄然现身之时,即是被其吞噬时。

支持向量机 – Support Vector Machine, 简称SVM(或SV机),是一种监督是学习的方法,广泛应用于统计分类及回归分析中。
其中,机(machine,机器)实际上是一个算法。在机器学习(ML)领域里,常把一些算法看做是一个机器。
线性回归-Linear regression
在统计学中,线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合[1]
带一个自变量的的线性回归:一元线性回归
向量空间模型 (VSM:Vector Space Model) 是一个应用于资讯过滤, 资讯撷取, 索引以及评估相关性的代数模型。由Salton等人于60年代提出,并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。
向量空间模型(VSM)概念
文件(语料)被视为索引词(关键字)形成的多次元向量空间, 索引词的集合通常为文件中至少出现过一次的词组。在文本检索中,文档与查询词可以表示为以下向量空间模型[1] :
dj = (w1,j,w2,j,…,wt,j)
q = (w1,q,w2,q,…,wt,q)
任何研究都需要有一个客观的评价体系,信息检索系统也不例外。但是对于一项需要在实际生产生活中应用的系统,其评价导向又必须包含一定的主观性。
信息检索系统性能的两个基本客观指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate),这与绝大多数的模式识别技术相同。
Java Design Pattern – Template Method ( 模板方法 )