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传统基于概率的特征权重算法，往往只对词频、逆文档频和逆类频等进行统计，忽略了类别之间的相互关系。而对于多分类问题，类别之间的关系对统计又有重要意义。为了提高文本分类的精确度，提出了基于类别方差的特征权

通过分析特征词与类别间的相关性，在原有的卡方特征选择的方法上增加三个调节参数，使选出的特征词集中分布在某一类，且在某一类中尽可能地均匀分布，并使特征词在某一类中出现的次数尽可能地多。通过实验对比改进前

在本文中，我们提出了最佳投资的一般框架和交易思路的集合，将概率论和统计理论与潜在的机器学习技术（例如机器学习回归，分类和强化学习）相结合。 交易思想易于实施，其有效性在数学上十分严格。 该框架是无模型

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将约束传播技术同分枝定界法相结合求解优化目标为最小最大完工时间的混合流水车间调度问题。算法核心是根据资源松弛度确定关键阶段，通过在分枝定界算法中嵌入动态可调的开工时间窗口，用顺序传播、资源传播、上下游

本文基于线性投资策略对看涨期权价格进行了评估，以期在利率为随机的情况下主动对冲风险。 Vasicek模型用于描述利率结构。 讨论了与任何可达成的或有债权相关的独特无套利价格的数学特征。 选择适当的数字

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