【摘要】LPSS是由多種功能模塊組成的職能學(xué)習(xí)支持系統(tǒng),，概率潛在語義分析PLSA是基于概率的一種新的潛在語義分析算法,。本研究將運用潛在語義分析的新算法——概率潛在語義分析(PLSA)構(gòu)建智能化的LPSS。默認(rèn)情況下,，采用切拌(Fold-in)方式對潛在語義空間進(jìn)行更新,，即在初始構(gòu)造的語義空間基礎(chǔ)上加入新的詞匯和文本，不重新構(gòu)造不可見的類變量集，加入新文本時利用已生成的文本詞頻信息和類變量集生成概率語義空間,。

void PrintMatrix(CvMat *Matrix,int Rows,int Cols);CvMat *Matrix1=cvCreateMat(2,3,CV_64FC1);CvMat *W=cvCreateMat(2,3,CV_64FC1);CvMat *ResultMatrix=cvCreateMat(2,3,CV_64FC1);PrintMatrix(ResultMatrix,ResultMatrix->rows,ResultMatrix->cols);void PrintMatrix(CvMat *Matrix,int Rows,int Cols){CvMat *Matrix1=cvCreateMat(3,3,CV_64FC1);CvMat *ResultMatrix=cvCreateMat(3,3,CV_64FC1);

S = S(1:DIM);RdS(DIM+1:end) = 0;% reduce dimensions GdS(DIM+1:end) = 0;BdS(DIM+1:end) = 0;

先驗概率是指根據(jù)以往經(jīng)驗和分析得到的概率,，如全概率公式,，它往往作為"由因求果"問題中的"因"出現(xiàn)。先驗概率與后驗概率有不可分割的聯(lián)系,，后驗概率的計算要以先驗概率為基礎(chǔ),。先驗概率與后驗概率。若C有車（先驗概率P=1/3）,，那主持人打開C的概率為0（只要他不傻,。。,。）但如果主持人有偏好,，比方說他就是喜歡打開右邊的門（假設(shè)C在右邊），設(shè)K=3/4,， 那么B有車的概率就變成了 3/5,，不再是1/3，后驗事實改變了先驗概率的估計,！

一種新穎的圖像分割方法 - BlackEagle_的專欄 - CSDNBlog一種新穎的圖像分割方法收藏 摘要 圖像分割就是在一幅影像中查找同類的區(qū)域,。下面先簡要介紹一下這三種方法：（1）全局閾值 全局閾值是在整個圖像中將灰度閾值的值設(shè)置為常數(shù)，這是采用閾值確定邊界的最簡單的方法,。閾值法是圖像分割的一個主要方法,，閾值分割法是將灰度圖像變?yōu)槎祱D像以達(dá)到分割目的的方法,它是一種并行區(qū)域法。

把這個模型應(yīng)用到"bank-new.arff"所用命令的格式為： java weka.classifiers.trees.J48 -p 9 -l directory-path\bank.model -T directory-path \bank-new.arff 其中"-p 9"說的是模型中的Class屬性是第9個（也就是"pep"）,，"-l"后面是模型的完整路徑,，"-T"后面是待預(yù)測數(shù)據(jù)集的完整路徑。在這個新的ARFF文件中,，"instance_number"屬性表示某實例的編號,，"Cluster"屬性表示聚類算法給出的該實例所在的簇。