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百万富翁游戏 (使用安卓系统)

于 2022-02-16 发布 文件大小:14.15 MB
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代码说明:

在这类工程学生,MCA,BCA,学生可以找到最新的集合 ofjava 项目的源代码、 项目报告、 文件、 PPT、 数据流程图和与项目相关的全部信息。有很多不同主题的项目 (银行项目、 管理项目、 库存管理、 网络的项目,政府与相关的项目)。此处列出的所有这些项目都是部分的最后一年项目和小型项目的免费下载。大多数项目包括一步一步过程解释执行项目。

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

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  • CPM 和 PERT 的仿真
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  • tf-idf Java实现,还是很不错的
    资源描述TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术, TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。TFIDF实际上是:TF * IDF,TF词频(Term Frequency),IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是:如果包含词条t的文档越少,也就是n越小,IDF越大,则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m,而其它类包含t的文档总数为k,显然所有包含t的文档数n=m + k,当m大的时候,n也大,按照IDF公式得到的IDF的值会小,就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上,如果一个词条在一个类的文档中频繁出现,则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征,这样的词条应该给它们赋予较高的权重,并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处。这里采用了外部插件IKAnalyzer-2012.jar,用其进行分词,插件和测试文件可以从这里下载
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