简介：纵观江苏这几年的高考试题，有很多题是源于课本，即对教材中出现的例题或习题进行适当的改编、重组后形成考题，这样更体现出高考的公平性、公正性，又突出教材的导向功能．所以为了更有效的提高复习效果，在教学中应充分利用课程资源，对课本题源加以适度的改造，很有必要也很有意义，

简介：结合我校数模培训和参赛的经验，介绍了数据挖掘中的多元回归分析，主成分分析、人工神经网络等方法在建模中的一些成功应用。

简介：传统针对文本数据的分析,往往基于词频、词频逆文本统计量作为文本的表示特征.这类方法往往只反映了文本的部分信息,忽略了文本的内在语义特征.本文研究了中文词语衔接的概率语言模型,其基本思想在于根据文本中词语出现的先后顺序进行建模分析,该模型在短文本数据挖掘中能够很好地针对文本语义进行量化分析.主要解决两类问题：一、如何合理地将中文词转化为数字向量,并且保证中文近义词在数字空间特征上的相似性;二、如何建立恰当的向量空间,将中文文本的语义和结构特征等信息保留在向量空间中.最后结合某城市房屋管理部门留言板的实际留言文本数据,利用BP神经网络和RNN网络两种算法,实现概率语言模型的求解.与传统文本处理方法的对比说明,本文的模型方法针对短文本语义挖掘问题具有一定的优势性.

简介：2016年3月底,第四届'泰迪杯'全国数据挖掘挑战赛开赛。本届挑战赛由全国大学生数学建模竞赛组委会主办,广州泰迪智能科技有限公司承办,广东省工业与应用数学学会和华南师范大学数学科学学院协办。竞赛是面向全国在校研究生和大学生的群众性科技活动,研究生、本科生、大专生都可以组队参赛,目的在于激励学生学习数据挖掘的积极性,提高学生利用数据分析方法解决实际问题的综合能力,鼓励广大学生踊跃参加课外科技活动,开拓知识面,培养创造精神及合作意识,推动数据挖掘技术在高校的