1) LSA Space Dimension Character
潜在语义空间维度特性
2) latent semantic space
潜在语义空间
1.
Firstly,this paper presents the underlying idea of LSA and introduces the mathematical means of the Latent Semantic Space which is built by LSA.
论文叙述了潜在语义分析的基本理论方法,概述了这种方法所建立的潜在语义空间的数学意义;然后通过一个简单示例说明LSA在中文信息处理中的分析方法,并通过分析结果中文本间、词汇间关联度的变化来说明LSA在中文信息处理中的重要意义。
3) Latent Interlingua Semantic Space
潜在中间语义空间
5) latent semantic
潜在语义
1.
Web community detection with latent semantics;
基于潜在语义的网络社区发现
2.
New model of supervised latent semantic indexing
一种新的监督潜在语义模型
6) latent attribute space
潜在属性空间
1.
A framework of latent attribute space tree classifier (LAST) is proposed in this paper.
提出一种潜在属性空间树分类器(latent attribute space tree classifier,简称LAST)框架,通过将原属性空间变换到更容易分离数据或更符合决策树分类特点的潜在属性空间,突破传统决策树算法的决策面局限,改善树分类器的泛化性能。
补充资料：特性粘度
分子式：
分子量：
CAS号：
性质：高分子溶液粘度的最常用的表示方法。定义为当高分子溶液浓度趋于零时的比浓粘度。即表示单个分子对溶液粘度的贡献，是反映高分子特性的粘度，其值不随浓度而变。常以[η]表示，常用的单位是分升/克。由于特怀粘度与高分子的相对分子质量存在着定量的关系，所以常用[η]的数值来求取相对分子质量，或作为分子量的量度。其值常用毛细管粘度计测得。
分子量：
CAS号：
性质：高分子溶液粘度的最常用的表示方法。定义为当高分子溶液浓度趋于零时的比浓粘度。即表示单个分子对溶液粘度的贡献，是反映高分子特性的粘度，其值不随浓度而变。常以[η]表示，常用的单位是分升/克。由于特怀粘度与高分子的相对分子质量存在着定量的关系，所以常用[η]的数值来求取相对分子质量，或作为分子量的量度。其值常用毛细管粘度计测得。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条