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短文本聚类在数据挖掘中发挥着重要的作用,传统的短文本聚类模型存在维度高、数据稀疏和缺乏语义信息等问题,针对互联网短文本特征稀疏、语义存在奇异性和动态性而导致的短文本聚类性能较差的问题,提出了一种基于特征词向量的文本表示和基于特征词移动距离的短文本聚类算法。首先使用Skip-gram模型(Continuous Skip-gram Model)在大规模语料中训练得到表示特征词语义的词向量;然后利用欧式距离计算特征词相似度,引入EMD(Earth Mover's Distance)来计算短文本间的相似度;最后将其应用到Kmeans聚类算法中实现短文本聚类。在3个数据集上进行的评测结果表明,效果优于传统的聚类算法。

支持向量机作为非参数方法已经广泛应用于信用评估领域.为克服其训练高维数据不能主动进行特征选择导致准确率下降的缺点，构建C4.5决策树优化支持向量机的信用评估模型.利用C4.5信息熵增益率方法进行属性选择，减少冗余属性.模型通过网格搜索确定最优参数，使用F-score和平均准确率评价模型性能，并在两组公开数据集上进行验证.实证分析表明，C4.5决策树优化支持向量机的信用评估模型有效减少了数据学习量，较于传统各类单一模型有较高的分类准确率和实用性.

实现桶形移位器组合逻辑，要实现的功能如下： 输入为32位二进制向量，根据方向和位移值输出循环移位后的32位结果。例如： 输入向量00011000101000000000000000000000，方向左，位移值10，输出向量10000000000000000000000001100010； 输入向量00000000111111110000000000000011，方向右，位移植20，输出向量11110000000000000011000000001111. 顶层模块名为bsh_32，输入输出功能定义： 名称 方向 位宽 描述 data_in I 32 输入数据 dir I 1 位移方向 0：循环左移 1：循环右移 sh I 5 位移值，取值0~31 data_out O 32 输出数据 设计要求： Verilog实现代码可综合，逻辑延迟越小越好，给出综合以及仿真结果。

支持向量机，Support Vector Machine(SVM)，多分类

SVM支持向量机分类鸢尾花数据集iris（jupyter实现） 附带可视化图片

使用多种方法完成MNIST分类任务 Python 3.6 Pytorch 1.0 Scikit-learn 0.21 无需下载数据直接跑，代码自动下载 逻辑回归 Logistic Regression 多层感知机 MLP K近邻 KNN 支持向量机 SVM 卷积神经网络 CNN 循环神经网络 RNN

支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。

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《计算方法》课件：Ch3_2 向量范数和矩阵范数.ppt