基于L_(2,0)范数约束和冗余度学习的无监督特征选择算法

为了更好地消除特征间的冗余,结合稀疏学习,提出一种融合特征冗余度学习的稀疏无监督特征选择算法。首先,该算法利用L1范数度量投影数据点与聚类标签之间的损失,引入辅助变量将聚类标签的编码矩阵的正交性与非负性分离,确保编码矩阵是非负的且更接近理想的标签;其次,利用余弦相似度方法构造特征的冗余度矩阵,并将其作为正则项约束来学习投影矩阵;最后,通过L_(2,0)范数约束投影矩阵,可以恰好得到它的k个非零行,进而选出原始数据的k个特征。由此得到基于L_(2,0)范数约束和特征冗余度学习的稀疏无监督特征选择模型。所提算法在12个公开数据集上与10个相关算法进行比较,实验结果表明该算法在多数情况下可以选出更具判别性的特征。

基于自步学习的自适应半监督聚类算法

在半监督聚类算法中,通常利用有标签样本的指导来提高数据的聚类效果,但不同样本对聚类结果的重要性并未充分考虑。为了解决这一问题,该文提出了一种基于自步学习的自适应半监督聚类算法(ASSCSPL)。首先,在模型中引入自适应损失函数,可以通过调节自适应损失参数提高模型的鲁棒性;其次,在模型中引入自步学习机制,用来刻画不同样本对聚类结果的不同重要程度;最后,在标签传播阶段,所得算法能够很好地利用已有的监督信息,为无标签数据赋予相应的标签权重。数据实验表明,与现有优秀算法比较,所提算法可以达到更好的聚类效果。此外,实验结果也表明,所提算法能够有效地降低噪声对模型聚类性能的影响。

探索多媒体技术在小学低年段数学课堂教学中的应用

在课堂上利用多媒体情境教学能够有效地调动学生的学习积极性,能够提高学生对于获取课堂知识的兴趣,大大提高学生的课堂参与度,同时也大大提高了学生课堂动手能力以及思考问题的能力。针对如何提高多媒体技术在课堂中的应用,文章根据实际课堂案例给予几点建议。

探索小学数学课堂中学生积极性的养成

数学作为一门逻辑性很强的科目,对学生的思维能力要求较高。而小学阶段是学生学习生涯的起点,是最基础、最关键的阶段,本阶段学生积极性的培养将影响着学生日后的学习效率,因此如何在课堂上发挥学生探究问题的积极性,已成为现阶段小学数学教师们所关注的问题。本文结合实际的教学经验,阐述了当下小学数学课堂的现状及存在问题。

舞动绿色的纽带——运用5w理论向小学生传播森林文化

我国森林文化历史悠久,是人类对森林资源认识、利用、改造的智慧结晶。宣传森林文化就是加深人们对森林的认识。对小学生传播森林文化使得他们在独立意识形成中对森林有科学认识,有助于培养其环保意识。

“求一个数是另一个数的几倍实际问题”教学实录与评析

教学内容:人教版《义务教育教科书·数学》三年级上册第51页。教学目标:1.结合具体情境理解倍的含义,知道求一个数是另一个数的几倍就是求一个数里有几个另一个数,学会分析相关实际问题中的数量关系,并能够正确解答。2.通过观察、操作、分析、交流、概括等数学活动经历解决求一个数是另一个数的几倍实际问题的过程,体会“倍”与“除法”的内在联系,发展观察、比较、抽象、概括和合情推理的能力。