DeepLearning4j是一个java的神经网络框架，便于java程序员使用神经网络来完成一些机器学习工程。 不管什么机器学习框架，NLP是一个不能不谈的领域，DL4J也提供了nlp的相关实现。其中入门的例子就是从一大堆文字中找到最相关的词。 我们先来看看官方的demo，然后再模仿一个类似的程序，只不过是阅读中文的小说。 官方的demo叫Word2VecRawTextExample，我们

先看一个例子： class Person{public:Person(const string& nm ,Date d):name(nm),birthday(d){}void getBirthday(){cout<<birthday.getYear()<<"."<<birthday.getMonth()<<"."<<birthday.getDay()<<endl;}private:st

1.关联度检验 关联度检验可以这么理解：将得到的数据和一个“标准数据”进行比对，得出对应的关联度，关联度最大的数据（即和“标准数据”最“接近”的数据）是最优的数据（直观理解就是，班级里面有一个同学最优秀，拿全班同学和ta比较，认为最接近ta的就是最优秀的）。 关联度检验的流程： 举例说明，现在有一组原始数据x0=[1,2,5,7,9]，对它按时间[1,2,3,4,5]分别进行灰色预测、一次拟合

灰色关联度分析详细Stata代码和说明（代码+案例数据+说明） 因素分析的基本方法过去采用的主要是统计的方法，如回归分析，回归分析虽然是一种较通用的方法，但大都只用于少因素的、线性的。 对于多因素的，非线性的则难以处理。 灰色系统理论考虑到回归分析方法的种种弊病和不足，采用关联分析的方法来作系统分析。  灰色关联度分析法(Grey Relational Analysis)是灰色系统分析方法的