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小时间序列在宏观经济领域普遍存在, 对小时间序列的分类预测也有着广泛的需求.由于小时间序列 蕴含的信息不充分, 有效地提高小时间序列分类预测的可靠性非常困难, 目前也缺少这方面的研究.针对这种情况, 在基于引入平滑 参数的高斯核函数估计属性边缘密度的基础上, 建立用于小时间序列分类预测的动态朴素贝叶斯分类器, 并给出平滑参数的同步和异步优化方法.实验 结果表明, 优化能够显著提高小时间序列分类预测的准确性.

机器学习 （Machine Learning） 定义： 是对研究问题进行模型假设，利用计算机从训练数据中学习得到模型参数。并最终对数据进行预测和分析的一门学科。 二分类问题的基本解决思路： （1）建立假设模型（可理解为函数）。即建立一条直线，表达式为y=f(x)=W1x + W0。 则通过确定模型参数W1与W0的取值，就可以确定函数的具体位置。 （2）训练模型。利用已明确分类结果的样本数据集（称为训练集）进行训练，即函数参数的求解过程。得到参数W1与W0的最终取值，则得到最终的训练模型。 （3）进行分类判别。利用训练好的模型对待分类的数据进行分类判别，得出其属于哪一类。 多类分类问题可分为二

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DNS服务器配置之主域名服务器 （学习） 下面，我们以192.168.0.39，以及域名x.centos.org为例，配置一台DNS服务器。在动 手之前，我们先了解一下域名的构成。一个完整的域名，是有根域，顶级域，本地域和 主机名构成。以x.centos.org为例，其域名在DNS服务中，完整的表述为"x.centos.org ."。注意最后的那个小点，它就是根域。其前面的org就是顶级域，顶级域前面的cento s就是本地域（就是你申请的那个域名）。在本地域前面的x，就是主机名，主机名就是 安装系统时給机器系统取的名字。它们中间由"."隔开，"."表示每个域的节点。 x .centos .org . 主机名 本地域名 顶级域名 根域 了解了域名构成后，我们开始配置一台初级的主域名服务器。首先，需要修改named .conf文件。打开named.conf文件，并修改view "localhost resolver"如下： view "localhost_resolver" { /* This view sets up named to be a localhost resolver (

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DS18B20 DS18B20是Dallas公司生产的数字温度传感器，具有体积小、适用电压宽、经济灵活的特点。它内部使用了onboard专利技术，全部传感元件及转换电路集成在一个形如三极管的集成电路内。DS18B20有电源线、地线及数据线3根引脚线，工作电压范围为3～5.5 V，支持单总线接口。 DS18B20的结构和工作原理 DS18B20 的测量范围为 -55 ℃ ~+ 125 ℃ ; 在 -10~+ 85°C范围内，精度为 ± 0.5°C DS18B20的外部结构如图1所示。其中，VDD为电源输入端，DQ为数字信号输入／输出端，GND为电源地 第0和第1字节为16位转换后的温度二进制值