叶片泵YUKEN中国台湾PV2R12-25-33-F-REAA-41油研,3．1 查询点移动 每一轮查询，都使得查询点更接近理想查询点，检索样本中与正例相关的特征得到加强、与负例相关的特征得到减弱，通常用Rocchio公式来描述： 相关反馈 其中， —— 第次查询时，查询点的位置 —— 第次查询时，查询点的位置 —DSG-01-2B2-A220-N1-50，DSG-01-2B3-A220-N1-50，DSG-01-3C2-A220-N1-50，DSG-01-3C4-A220-N1-50，DSG-03-2B2-A220-N1-50，DSG-03-2B3-A220-N1-50，DSG-03-3C2-A220-N1-50，DSG-03-3C4-A220-N1-50，DSG-01-2B2-D24-N1-50，DSG-01-2B3-D24-N1-50，DSG-01-3C2-D24-N1-50，DSG-01-3C4-D24-N1-50，DSG-03-2B2-D24-N1-50，DSG-03-2B3-D24-N1-50，DSG-03-3C2-D24-N1-50，DSG-03-3C4-D24-N1-50，DSG-01-2B2-A110-N1-50，DSG-01-2B3-A110-N1-50，DSG-01-3C2-A110-N1-50，DSG-01-3C4-A110-N1-50，DSG-03-2B2-A110-N1-50，DSG-03-2B3-A110-N1-50，DSG-03-3C2-A110-N1-50，DSG-03-3C4-A110-N1-50，— 特征向量 ——  的基数 ，， —— 加权系数 3．2 查询参数调整 考察用户正例反馈集合中特征向量的各个分量，如果反馈集合中的各个特征向量在向量空间某维上的分布越乱，则认为该分量与检索的相关程度就越小，所以，就应该减小该分量的权重，反之，则应增加该分量的权重。叶片泵YUKEN中国台湾PV2R12-25-33-F-REAA-41油研

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叶片泵YUKEN中国台湾PV2R12-25-33-F-REAA-41油研,3．3 支持向量机用于相关反馈时的不足 SVM在解决分类问题上取得很大成功。但是，现实很多任务面对的数据是需要多个标注的序列数据、空间数据或者结构化数据，DSG-01-2B2-A220-50，DSG-01-2B3-A220-50，DSG-01-3C2-A220-50，DSG-01-3C4-A220-50，DSG-03-2B2-A220-50，DSG-03-2B3-A220-50，DSG-03-3C2-A220-50，DSG-03-3C4-A220-50，DSG-01-2B2-D24-50，DSG-01-2B3-D24-50，DSG-01-3C2-D24-50，DSG-01-3C4-D24-50，DSG-03-2B2-D24-50，DSG-03-2B3-D24-50，DSG-03-3C2-D24-50，DSG-03-3C4-D24-50，DSG-01-2B2-A110-50，DSG-01-2B3-A110-50，DSG-01-3C2-A110-50，DSG-01-3C4-A110-50，DSG-03-2B2-A110-50，DSG-03-2B3-A110-50，DSG-03-3C2-A110-50，DSG-03-3C4-A110-50，DSG-01-3C60-A220-50，DSG-01-3C60-A220-N1-50，DSG-01-3C60-D24-50，DSG-01-3C60-D24-N1-50，DSG-01-3C60-A110-50，DSG-01-3C60-A110-N1-50,SVM在处理这些问题时，对每一个目标独立地进行标注，忽视了大量有用的信息。而概率图模型可以利用这些数据的结构信息，表示出目标之间的关系，大大提高标注的精度。我们研究的对象是视频数据，这是时空信息丰富的结构化数据，所以，使用概率图模型是一个更好的选择。叶片泵YUKEN中国台湾PV2R12-25-33-F-REAA-41油研