本文仅供学习使用 本章需要提前学习拉格朗日乘子法、KKT条件、原问题与对偶问题（优化方法） 支持向量机（SVM）Ch09-2 1.4 SMO1.5 SVR 2. scitit-learn SVM算法库概述2.1 分类算法——SVC2.2 回归算法 3. 核方法 线性核SVM迄今仍是文本分类的首选技术——若将每个单词作为文本数据的一个属性，则该属性空间维度很高，冗余度

Flyweight模式 享元模式（Flyweight），运用共享技术有效地支持大量细粒度的对象。 类图 说明 Flyweight（轻量级） 按照通常方式编写程序会导致程序变重，所以如果能够共享实例会比较好，而Flyweight角色表示的就是那些实例会被共享的类。 FlyweightFactory（轻量级工厂） FlyweightFactory角色是生成Flyweight角色的工程。

目录 界面实现设计实现代码部分Utility 界面 实现 设计 实现 代码部分 package com.houserent.domain;public class House {//编号 房主 电话 地址 月租 状态(未出租/已出租)private int id;private String name;privat

1、词义消歧方法分为：监督的和无监督的。 2、有监督的语义消歧方法：基于互信息的消歧方法： 基本思路：对每个需要消歧的多义词寻找一个上下文特征，这个特征能够可靠地指示该多义词在特定上下文语境中使用的是哪种语义。 3、有监督的语义消歧方法：基于贝叶斯分类器的消歧方法： 基本思路：在双语语料库中多义词的翻译（语义）取决于该词所处的上下文语境c， 4、基于义类辞典的消歧方法： 基本思想：多义