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多种视频编码规范 MPEG4_RTP H[1].264视频编码新标准及性能分析 MPEG4标准与内容制作工具初探

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支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。希望《数据挖掘中的新方法——支持向量机》能促进它在我国的普及与提高。 《数据挖掘中的新方法——支持向量机》对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的问题。 《数据挖掘中的新方法——支持向量机》适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。 序言 符号表 第1章 最优化问题及其基本理论 1·1 最优化问题 1·2 最优性条件 1·3 对偶理论 1·4 注记 参考文献 第2章 求解分类问题和回归问题的直观途径 2·1 分类问题的提出 2·2 线性分类学习机 2·3 支持向量分类机 2·4 线性回归学习机 2·5 支持向量回归机 2·6 注记 参考文献 第3章 核 3·1 描述相似性的工具——内积 3·2 多项式空间和多项式核 3·3 Mercer核 3·4 正定核 3·5 核的构造 3·6 注记 参考文献 第4章 推广能力的理论估计 4·1 损失函数和期望风险 4·2 求解分类问题的一种途径和一个算法模型 4·3 VC维 4·4 学习算法在概率意义下的近似正确性 4·5 一致性概念和关键定理 4·6 结构风险最小化 4·7 基于间隔的推广估计 4·8 注记 参考文献 第5章 分类问题 5·1 最大间隔原则 5·2 线性可分支持向量分类机 5·3 线性支持向量分类机 5·4 支持向量分类机 5·5 ν-支持向量分类机(ν-SVC) 5·6 ν-支持向量分类机(ν-SVC)和C-支持向量分类机(C-SVC)的关系 5·7 多类分类问题 5·8 一个例子 5·9 注记 参考文献 第6章 回归估计 6·1 回归问题 6·2 ε-支持向量回归机 6·3 ν-支持向量回归机 6·4 ε-支持向量回归机(ε-SVR)与ν-支持向量回归机(ν-SVR)的关系 6·5 其他形式的支持向量回归机 6·6 其他形式的损失函数 6·7 一些例子 6·8 注记 参考文献 第7章 算法 7·1 无约束问题解法 7·2 内点算法 7·3 求解大型问题的算法 7·4 注记参考文献 第8章 应用 8·1 模型选择问题 8·2 分类问题的线性分划中的特征选择 8·3 模型选择 8·4 静态图像中球的识别 8·5 自由曲面的重建问题 8·6 应用简介 8·7 核技巧的应用 8·8 注记 参考文献 附录A 基础知识 A·1 基本定义 A·2 梯度和Hesse矩阵 A·3 方向导数 A·4 Taylor展开式 A·5 分离定理 附录B Hilbert空间 B·1 向量空间 B·2 内积空间 B·3 Hilbert空间 B·4 算子、特征值和特征向量 附录C 概率 C·1 概率空间 C·2 随机变量及其分布 C·3 随机变量的数字特征 C·4 大数定律 附录D 鸢尾属植物数据集 英汉术语对照表

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随着全球网络的普及应用,大童没有统一结构和管理的在线资源 急需 进行处理,高效的网页自动分类方法是从网上海童信息中提取所需信息的关健技术,特征选取又是文本分类挖掘 的重要基础 ,本文以广义信息论为理论墓础 ,提出了墓于二次嫡的互信志特征选取方法,独立评话特征集中的每个特征,分析特征和类别的关系,从高维的特征空间 中选取出衬文本分类有效的特征,降低了文本特征空间的维数,提高了文本分类的性能

　在传统的特征提取算法的基础上,对CHI公式做了两点改进,并结合 K NN算法进行了分类测试比较,通过实验证明本 文所采用的特征词提取方式,在一定程度上,能够得到较高的分类准确率,存在一定的合理性.

对四种特征选择方法: 互信息、信息增益、x 2 统计和期望交叉熵作了简要的介绍, 并 且结合 K NN分类算法 , 使用查全率、查准率、宏平均和微平均对四种特征选择方法分别进行评 估 , 提出并讨论了互信息修正的两种方法。

本文比较研究了在中文文本分类中特征选取方法对分类效果的影响。考察了文档频率 DF、 信息增 益 IG、 互信息 MI、 χ2 分布 CHI四种不同的特征选取方法。采用支持向量机(SVM)和 KNN 两种不同的分类 器以考察不同抽取方法的有效性。实验结果表明 ,在英文文本分类中表现良好的特征抽取方法( IG、 MI和 CHI)在不加修正的情况下并不适合中文文本分类。文中从理论上分析了产生差异的原因 ,并分析了可能的 矫正方法包括采用超大规模训练语料和采用组合的特征抽取方法。最后通过实验验证组合特征抽取方法的 有效性。

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1、工具箱：LS_SVMlab Classification_LS_SVMlab.m - 多类分类 Regression_LS_SVMlab.m - 函数拟合 2、工具箱：OSU_SVM3.00 Classification_OSU_SVM.m - 多类分类 3、工具箱：stprtool\svm Classification_stprtool.m - 多类分类 4、工具箱：SVM_SteveGunn Classification_SVM_SteveGunn.m - 二类分类 Regression_SVM_SteveGunn.m - 函数拟合

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Ewebeditor使用说明： 一、部署方式： 1、直接把压缩目录中的文件拷贝到您的网站发布目录下； 2、配置对应WEB-INF下文件，把eWebEditor文件夹下WEB-INF/web.xml中 <display-name>defaultroot</display-name> <servlet> <servlet-name>debugjsp</servlet-name> <description>Added to compile JSPs with debug info</description> <servlet-class>org.apache.jasper.servlet.JspServlet</servlet-class> <init-param> <param-name>classdebuginfo</param-name> <param-value>true</param-value> </init-param> <load-on-startup>3</load-on-startup> </servlet> <servlet-mapping> <servlet-name>debugjsp</servlet-name> <url-pattern>*.jsp</url-pattern> </servlet-mapping> 复制到你的应用中的WEB-INF/web.xml中； 3、把WEB-INF下的Style.xml和Button.xml复制到你的应用中的WEB-INF目录下； 4、把eWebEditor/WEB-INF/lib下的dom4j.jar和jspsmartupload.jar包复制到你应用的WEB-INF/lib下； 注：net.jar为ewebeditor原/WEB-INF/classes下的class文件，我把它打包后放到应用的lib下，以免跟其它class混淆； 5、在你要调用编辑器的代码中加入： <IFRAME ID="eWebEditor1" name="content_html" src="../eWebEditor/eWebEditor.jsp?id=content&style=standard" frameborder="0" scrolling="no" width="650" height="350"></IFRAME> <input type="hidden" name="content" /> 在</head>前加入： <script language="javascript"> function subchk() // { document.form1.content.value= window.content_html.getHTML(); } </script> 提交表单时触发这个函数 把eWebEditor中的值复制到你的表单中，然后在你的form中调用它： <form name="form1" onsubmit=" subchk()"> 6、重新启动服务器即可。

eWebEditor V2.80修正版 安装 ============================= 1、解开压缩包，直接拷贝到站点目录或建虚拟目录； 2、访问例子文件，看是否运行正常： 1) eWebEditor 标准调用和弹窗调用示例： http://127.0.0.1/ewebeditor/example/test1.asp 2) eWebEditor 远程文件上传示例： http://127.0.0.1/ewebeditor/_example/test2.asp 3、如果显示正常信息，即表示安装已完成！

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