2.2 文本分类技术
文本分类是一种重要的信息检索方法,它是对一个主题的文本内容进行分析,并将其分为若干类,然后对这些不同类别的文字按照一定的规则和条件来归类,以达到在同一类中的不同人的理解上的目的或效果。 在文本分类的过程中,我们可以使用到的一些统计的原理和技术有很多,例如:回归模型、最小二乘法、神经网络等。 (1)线性回归的基本思想 非线性回归的概念就是指,当样本的数量很大时,通过某种数学变换,使得样本的数目变大,从而使之与总的数据量的变化相对应,即所得到的结果称为线性回归。而对于这种情况,就需要用到了参数估计的办法:最优化的问题之一,即如何使被抽取的对象具有最大的可能性,这也是最容易被人们所接受的一点;而最优的解决法则,则要求的目标函数的值越大,那么其拟合的精度越高。
2.3 小结
小结:“在我国《刑法》第224条中,对犯罪分子的量刑规定是:数额较大的以自由刑或者罚金的方式判处一定年限的刑罚;情节严重的以行政处罚的形式进行的量刑。” 笔者认为,在《最高人民法院关于适用<中华人民共和国民法通则>若干问题的意见(试行)》第3条中,对司法实践中的具体案件,可以根据不同的案情和表现,分别采用以下的处理方法:一是对于重罪的判决实行终身负责制,即法院审理后,应当立即送达被告人,并将其置于案卷材料之列,待被告人接受审判后,再由法官决定是否继续上诉,若未被允许,则应重新作出裁判。二是对于量刑的裁定执行期限,应适当延长,但不得超过法定的有期徒刑刑期,且不得以任何理由拖延或逃避。三是对定罪的量罪条件,应合理把握,不应因行为人的行为而导致有罪的判断结果,而使其成为一个独立的评价标准。
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