一、长音 日语的音节有短音节(简称短音)和长 音节(简称长音)的区分。长音的发音 时间长度约为短音的一倍。 前面出现的七十一个假名,除拨音人外, 都代表一个短音。这七十个短音都有相 应的长音,故必须严格区分长短音

呵呵现在任给一函数f(x),我们怎么知道小波级数可以无限逼近这个函数呢 我们想象任给beta>0,可以将f(x)曲线按每beta长度分成很多小段,对应很多点 若我们可以用一函数g(x)来拟合这些点,那么g(x)和(x)在任意x上的误差将小于beta 若点数量为2^n个那么我们就可以分别用^(n-1)个L波和2^(n-1)个H波拟合 然后可将L波再分解,最后得到一棵树(分解的级数由你决定)

这一节中希望大家能多动脑子呵呵因为我懒得写很多东西嘿嘿不好意思了 接着看上一节的变换 90,70,100,70]--[82.5,-2.5,10,15] 82.5即4个数的平均数可画出其对应波形如F.1其他数字对应相应波形(请稍微思考一下为什么及这 些波形特点)好了思考后请画出8个点阵的对应波形(如是新手,一定要亲手作作)以后我们将使用 这些波深入学习 在这里我们称这些图形为波,与常见的SN波不同呵呵可能不习惯 我举几个重要特性:

聚类的样本是用度量指标的一个向量表示或 更正式的说法是用多维空间的一个点来表示。 同类中的样本比属于不同类的样本彼此具有 更高的相似性。聚类方法尤其适合用来探讨 样本间的相互关联关系从而对一个样本结构 做一个初步的评价。人们能够对一维、二维 或三维的样本进行聚类分析,但是大多数现 实问题涉及到更高维的聚类

购物篮是顾客在一次事务中所购买项的集 合,所谓事务是一个明确定义的商业行为。 事务数据库研究的一个最普通的例子就是 寻找项的集合,或叫做项集。包含个项的 项集被称为i-项集。包含该项集的事务的百 分数叫做该项集的支持度。支持度超过指 定阈值的项集叫做频繁项集

在统计推断这个领域,如果观测到组成总体的所 有观测值是不可能或不切实际的,只要关心怎样 得出关于总体的结论。 ·在大多数统计分析应用中,必须依据从总体中抽 取的子集的观测值。称这个子集为数据集,从这 个数据集建立一个总体的统计模型,从而对相同 的总体作推断。 ·问题是它可能导致对总体错误的推断,因此最好 是在独立的、随机观察的情况下选取一个随机的 数据集

决策树修剪的主要任务是抛弃一个或更多 的子树,并用叶替代这些子树,使决策树 简单化。 问题是修剪后的结果能达到我们期望算法 降低预测误差率来提高分类器的质量,但 误差率计算并不简单。 评价预测误差的一个可行方法是用另外一 个新的有效检验样本,或用第四章中讲述 的交叉确认法

将电视节目时间表下载到本地硬盘,再做一个 浏览器进行脱机浏览,可以大大提高查询速度、降 低费用。 本章涉及到的主要技术有:标签页、跟踪条、 进度条、数据存储对象的使用,下拉别表项的动态 。 更新,文本文件内容导入数据库,文件的设定与选 取,在一个窗口中对另一个窗口进行控制,多条件 查询,数据窗口对象的创造性应用等

案例介绍: 1978年,与可口可乐公司竞争了几十年的百事可乐公司第一次夺走了可口可乐公司已 保持了将近一个世纪的领先地位,在国内销售中荣膺冠军。 面对败局,可口可乐公司进行了全面改革它首先开发出适合社会需求的新产品一 “节食可口可乐”,进而又着手改良使用了近一个世纪的老配方,研制出更为柔和爽口的新 配方。为此,公司从1983年中期开始,在全国范围内对两种配方的消费者意向进行了历时 18个月、涉及19万多名消费者、耗资400万美元的大规模的品尝试验

图像处理算法中的几何处理是根据几何变换改变一幅图像中象素的位置和/或排列。前面讨论过的各种 处理都要根据特定的变换改变象素值的大小。而几何变换并不改变象素值的大小,它只是改变象素所处的位置。也就是说,将给定象素值的象素移到图像中一个新位置上。 由于几何变换是一种调整一幅图像中各类特征间空间关系的变换。实际上,一个不受约束的几何变换 ,可将图像中的一个点变换到图像中任意位置。也就是说,几何变换可将原图像变得面目全非。但实际使用的几何变换是一种保持变换前后图像局部特征相似性的变换