1) classical algorithm
经典算法
1.
The classical algorithm for mining association rules is Apriori algorithm.
关联规则挖掘的经典算法是Apriori算法,但是存在两大突出的问题,即多次扫描事务数据库和使用单一的支持度,导致了由于事务数据库的规模而增加搜索时间和产生冗余规则或有效规则被丢弃。
2) classical Viterbi algorithm
经典Viterbi算法
1.
Based on the general best search localization algorithm a under-control best search localization algorithm is introduced by improving the classical Viterbi algorithm.
以医学图像中脊柱的定位为应用背景,对经典Viterbi算法进行改进,根据全局最优搜索算法提出了可控的最优搜索算法,把隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)应用于二维图像中线性结构对象的定位。
3) apriori traditional
经典Apriori算法
4) conventional FCM algorithm
FCM经典算法
1.
After making an outline of the discretization methods of quantitative data in the past,this paper presents an improved method based on nonlinear programming,which is focused on the defect of the conventional FCM algorithm.
文章在对数量属性数据离散化方法进行简要总结的基础上,针对FCM经典算法的不足,提出了基于非线性规划的改进方法,并用GAMS软件编程实现。
5) classic double and add algorithms
经典倍乘-加算法
6) classic K-R algorithm
经典K-R算法
补充资料：《经典的面孔——101部世界文学名著速读》
《经典的面孔——101部世界文学名著速读》
斯人先生主编本书是浓缩的传世名著，精致的文学大餐， 高效阅读 震撼体验，为适应21世纪读者的需要，我们在此套书基础上推出了这本《经典的面孔――101部世界文学名著速读》。与前书比较，这本书篇幅缩小了，更方便携带阅读，但内容却更丰富。这本书增加了“阅读导航”、“相关链接”在“作者点击”中，补充或完善了对作者的介绍。同时，在篇目的选择上，除精选前书介绍过的作品外，还增加了多篇前书未加介绍的著名作者，例如《生命中不能承受之轻》、《铁皮鼓》、《小径分岔的花园》等。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。