简介:各位同学,大家好,时间过得真快,一转眼假期便过去了:(。话说上次酷酷徒弟跟笑笑先生学了一课Au-thorware后,说要回去消化消化便再不见人影。近日笑笑先生正在纳闷酷酷徒弟是不是被吓跑时,他来了电话,说基础部分“我已搞定”(酷酷徒弟原话),约笑笑先生再去“电脑校园”开讲。呵呵,各位也去活动活动筋骨,操练一盘吧!
简介:笑笑先生这几天心情不好,原因是这个系列就要和大家说再见了。在这短短的5期中,笑笑先生得到了很多朋友的支持,是你们风雨无阻的热情激励着我,是你们刻苦好学的钻劲鞭策着我,我笑笑先生跟着大家也学了不少的东西,也结识了许多好朋友,呵呵,这样想起,心情便又好了起来。当然,还有一件事不得不说,挑战赛截止日期马上就到了,赶快把你完成的作品寄至《电脑校园》杂志社或Email至pcschool@263.net.cn(详情请见第九期《Authorware轻松学之二》文后的“校园布告”),好啦,下面就来为大家上该系列的“最后一课”。
简介:Tri—Training是半监督协同训练的代表性算法之一,它运用统计技术标记置信度,并结合噪音学习理论进行无标记样本分类。当扩充样本训练集不满足噪音学习理论时,会进行随机采样,针对传统Tri-Training算法随机选取基础分类器的扩充训练样本集会引入噪声这一缺陷,通过更改扩充样本训练集选取方式,剔除可能提高分类误差的样本。在健康大数据集上进行一系列验证试验,实验结果表明,改进的算法优于原始算法,降低分类错误率。