[[abstract]]現今的程式設計師常因為環境的變遷,除了要不斷地學習新語言外,甚至要學一種以上的語言,程式設計師該如何快速地在一大群的範例程式中找到適用的函式呢?雖然網路上有許多搜尋引擎,但是對一新入門的程式設計師而言,在根本不清楚函式名稱情形下,這些搜尋引擎的幫助不大。本文運用貝氏信心網路排名模型建置一範例程式搜索系統,幫助程式設計師以隨意字詞的方式查詢所須的函式及其範例,並與傳統排名模型作一比較。[[sponsorship]]淡江大學資訊管理學系; 淡江大學資訊中心; 中華民國資訊管理學會[[notice]]補正完畢[[conferencetype]]國際[[conferencetkucampus]]淡水校園[[conferencedate]]20020525~20020525[[booktype]]紙本[[iscallforpapers]]Y[[conferencelocation]]臺北縣, 臺
Показана возможность уменьшения неопределенности коэффициентов разведения растворов, используемых пр...
[[abstract]]資料探勘(Data Mining)為近幾年來應用在微陣列分析(Microarray Analysis) 上十分熱門的研究技術,其目的在從大量的基因表現(Gene Express...
碩士論文[[abstract]]本文中,我們在貝氏的架構下,利用經驗貝氏法來解決擇優問題。我們提出的問題是:考慮k個母體,而各母體之分配為卜瓦松分配,其參數是未知的且具有某種事前機率分配。今在給定二控...
本篇文章主要是在討探在多母體下的模型選擇。在這裡我們使用無母數的方法來做分析。我們想要找到一個判別準則有效率的辨別一群資料中任意一個資料點屬於哪一個母體。在這裡用的是貝氏的區分法則,建立在貝氏定理的基...
[[abstract]]對局樹搜尋是人工智慧研究中之一重要領域。本研究提出若干空步策略來加強對局樹 搜尋的效率,這些方法包括單一空步(Single Null Move)、連續空步(Sequential...
碩士論文[[abstract]]於本文中,我們在貝氏的架構下,利用經驗貝氏法來解決擇優問題。我們所探討的問題是:假設k 個母體 ,而 ,之分配為常態分配 ,其參數 及 是未知的,且具有某種事前機率分配...
失去部份訊息的類別資料之貝氏分析,早期的學者大都是針對1.失去的部份訊息是無價值性,2.誠實報告,與3.類別機率與報告的條件機率,二者的先驗分佈彼此互相獨立的假設條件來研究,直至近期雖有一些研究去...
プログラムを動的に最適化する際には、プログラムの実行挙動に関する情報が不可欠である。プログラム実行中にその情報を得ることをプロファイリングという。本論文では、プロファイリングにかかるコストを下げつつ、...
[[abstract]]設有k(k≥2)個母體(為某種裝置)π_1,...,π_k,其中π_i(i=1,...,k)之分布為常態分布N(θ_i,σ_i^2),其中θ_i和σ_i^2均為未知。設R_0為...
碩士商業教育學系[[abstract]]網路調查是利用網際網路的普及性及無時空限制性所進行的另一種調查資料取得的方式。網路調查的特點之一,是可對填答者給與即時的填答回應。網路調查有電腦郵件法、網路論壇...
計畫編號:NSC98-2118-M032-012研究期間:200908~201002研究經費:384,000[[abstract]]在此半年計畫中,吾人考慮獨立隨機變數X 及Y ,其中X 為依循指數分...
碩士論文[[abstract]]設有k個母體 ,其分配為指數分配 ,平均數與變異數分別為未知的。今在給定二控制值sita與delta之情況下,我們想從合格子集中,選出其平均數最大(亦即相關參數最接近s...
碩士[[abstract]]本文目的在於檢定多個連續型隨機變數的母體分佈是否相同,首先對連續型隨機變數值域建構k個不同的分割,依據這些分割可以把連續型隨機變數轉換成高維度多項分佈的隨機向量,如此兩連續...
Визначено можливості застосування різноманітних статистичних методів для виявлення аномальних телеме...
本发明涉及一种基于贝叶斯网络的系统测量节点优化配置方法,建立系统的贝叶斯网络模型;根据贝叶斯网络模型计算故障节点和测量节点间的互信息矩阵;根据故障节点和测量节点间的互信息矩阵计算测点对故障节点诊断的贡...
Показана возможность уменьшения неопределенности коэффициентов разведения растворов, используемых пр...
[[abstract]]資料探勘(Data Mining)為近幾年來應用在微陣列分析(Microarray Analysis) 上十分熱門的研究技術,其目的在從大量的基因表現(Gene Express...
碩士論文[[abstract]]本文中,我們在貝氏的架構下,利用經驗貝氏法來解決擇優問題。我們提出的問題是:考慮k個母體,而各母體之分配為卜瓦松分配,其參數是未知的且具有某種事前機率分配。今在給定二控...
本篇文章主要是在討探在多母體下的模型選擇。在這裡我們使用無母數的方法來做分析。我們想要找到一個判別準則有效率的辨別一群資料中任意一個資料點屬於哪一個母體。在這裡用的是貝氏的區分法則,建立在貝氏定理的基...
[[abstract]]對局樹搜尋是人工智慧研究中之一重要領域。本研究提出若干空步策略來加強對局樹 搜尋的效率,這些方法包括單一空步(Single Null Move)、連續空步(Sequential...
碩士論文[[abstract]]於本文中,我們在貝氏的架構下,利用經驗貝氏法來解決擇優問題。我們所探討的問題是:假設k 個母體 ,而 ,之分配為常態分配 ,其參數 及 是未知的,且具有某種事前機率分配...
失去部份訊息的類別資料之貝氏分析,早期的學者大都是針對1.失去的部份訊息是無價值性,2.誠實報告,與3.類別機率與報告的條件機率,二者的先驗分佈彼此互相獨立的假設條件來研究,直至近期雖有一些研究去...
プログラムを動的に最適化する際には、プログラムの実行挙動に関する情報が不可欠である。プログラム実行中にその情報を得ることをプロファイリングという。本論文では、プロファイリングにかかるコストを下げつつ、...
[[abstract]]設有k(k≥2)個母體(為某種裝置)π_1,...,π_k,其中π_i(i=1,...,k)之分布為常態分布N(θ_i,σ_i^2),其中θ_i和σ_i^2均為未知。設R_0為...
碩士商業教育學系[[abstract]]網路調查是利用網際網路的普及性及無時空限制性所進行的另一種調查資料取得的方式。網路調查的特點之一,是可對填答者給與即時的填答回應。網路調查有電腦郵件法、網路論壇...
計畫編號:NSC98-2118-M032-012研究期間:200908~201002研究經費:384,000[[abstract]]在此半年計畫中,吾人考慮獨立隨機變數X 及Y ,其中X 為依循指數分...
碩士論文[[abstract]]設有k個母體 ,其分配為指數分配 ,平均數與變異數分別為未知的。今在給定二控制值sita與delta之情況下,我們想從合格子集中,選出其平均數最大(亦即相關參數最接近s...
碩士[[abstract]]本文目的在於檢定多個連續型隨機變數的母體分佈是否相同,首先對連續型隨機變數值域建構k個不同的分割,依據這些分割可以把連續型隨機變數轉換成高維度多項分佈的隨機向量,如此兩連續...
Визначено можливості застосування різноманітних статистичних методів для виявлення аномальних телеме...
本发明涉及一种基于贝叶斯网络的系统测量节点优化配置方法,建立系统的贝叶斯网络模型;根据贝叶斯网络模型计算故障节点和测量节点间的互信息矩阵;根据故障节点和测量节点间的互信息矩阵计算测点对故障节点诊断的贡...
Показана возможность уменьшения неопределенности коэффициентов разведения растворов, используемых пр...
[[abstract]]資料探勘(Data Mining)為近幾年來應用在微陣列分析(Microarray Analysis) 上十分熱門的研究技術,其目的在從大量的基因表現(Gene Express...
碩士論文[[abstract]]本文中,我們在貝氏的架構下,利用經驗貝氏法來解決擇優問題。我們提出的問題是:考慮k個母體,而各母體之分配為卜瓦松分配,其參數是未知的且具有某種事前機率分配。今在給定二控...