基于马克思主义哲学原理的网络舆情引导分析

互联网为广大民众提供了获取信息、交流观点甚至是情绪宣泄的重要平台。与传统媒体相比,互联网信息传播在深度、广度和速度等方面都极具优势,在传统传播渠道中易于控制的民意事件,在互联网的助推下若引导不当容易转化为群体性突发事件。国家转型期出现的各类社会矛盾能够通过网络渠道迅速聚集、扩散,给政府等公共管理部门带来了巨大压力与挑战。     

查默斯的“困难”问题和自然主义二元论——查默斯《有意识的心灵》述评

查默斯在《有意识的心灵》中提出和论证了一种新的本体论形式—自然主义的二元论,并试图以这种二元论解决有关意识的哲学理论中的"困难"问题。性质二元论突破了心灵哲学领域科学主义一元论一统天下的局面,而困难问题则提出了意识研究中的一些不可回避的深层次的问题。自然主义的二元论从哲学、科学和逻辑的角度探讨了这些困难问题,但它自身存在的"困难问题"也是不可回避的。     

世纪之交我国统计教育发展的回顾和思考

我国统计事业是在20世纪产生并发展起来的。20世纪初,西学东渐,我国统计理论开始形成并且初具规模。与之相适应,统计的教育培训工作也应运而生。回顾历史,我们不难发现:一个世纪以来中国人民不屈不挠的奋斗史,也是中国统计教育事业曲折艰难的发展史。一个世纪以来,统计教育事业时断时续,时而发展时而停滞。根据其发展所表现出来的阶段性特征,我们可将我国统计教育事业发展分成四个阶段。第一阶段,本世纪初到建国之前,为我国统计教育发展的萌芽阶段。甲午战争以后,许多爱国学者纷纷出国寻求救国真理的同时,也给中国带回了统计理论。第二阶段,…     

证券投资意识调查分析 —基于数据挖掘的视角

 证券公司对于客户的挖掘和分类有利于挖掘潜在客户和做出适当的营销决策。本文将决策树、逻辑斯蒂回归和贝氏机率分类算法用于判断被访者是否购买股票，以此挖掘潜在客户，用K-means聚类法将股票购买者划分不同的类型，并建议采取不同的服务和营销方式，提高客户的忠诚度。     

莱布尼茨逻辑学说及其当代影响

莱布尼茨是最后一位经院逻辑学家,也是第一位现代逻辑学家。但传统的逻辑史家只注意到了他的第一个方面,而忽略甚至贬低他的第二个方面。事实上,莱布尼茨不仅创造了不同类型的亚里士多德逻辑形式系统,部分地预见了布尔的逻辑代数演算,而且还有极为丰富的命题逻辑思想,尤其是他的真性和道义模态命题逻辑在相当程度上预见了现代意义上的真性模态逻辑和道义模态逻辑,构成了现代逻辑早期发展的重要组成部分。从这种意义上讲,莱布尼茨既是亚里士多德逻辑学的集大成者,同时又是弗雷格现代逻辑的伟大先驱。     

建立跨世纪全社会的统计教育体系

本文首先浅析了建立跨世纪全社会的统计教育体系的迫切性，随后，本文着重构建了我国跨世纪全社会的统计教育体系的框架，在此基础上，对该统计教育体系进行了详细阐释。     

函数型数据的共同主成分分析探究及展望

函数型数据的主成分分析(FPCA)已经成功应用在许多领域,但它主要研究的是单样本问题.本文详细讨论了一种新近发展的函数型数据分析的理论--函数型共同主成分(CGPC)分析方法,它主要应用于检验两组函数型随机样本的分布情况.CFPC方法的理论基础是将两组函数型样本进行Karhunen-Loeve(KL)展开,并用Bootstrap方法检验两组样本的均值函数、特征值和特征函数的一致性.最后,我们对CFPC的理论研究和应用前景进行了展望.     

关于利用因子分析方法对变量分类的探讨

因子分析是一种将具有错综复杂关系的变量综合成数量较少的几个因子,以再现原始变量与因子之间的相互关系的一种多元统计分析方法.目前学术界对因子分析的应用一般局限于对多元变量群进行降维,从而降低分析问题的复杂性,而至于对变量分类,人们常用的方法是R型聚类分析.但是通过本文的研究却可以发现利用因子分析的方法同样可以达到对变量进行分类的目的,而且利用因子分析对变量分类的方法的理论本质与R型聚类分析是一致的.本文首先介绍了利用因子分析方法对变量分类的基本思想,然后通过实证分析,验证了该方法的可行性和可靠性.     

数据挖掘中关联规则的规范化描述

一、引言数据挖掘(Data Mining)是近年来随着人工智能和数据库技术的发展而出现的一门新兴学科。它是从大量的数据中筛选出隐含的、可信的、新颖的、有效的信息的高级处理过程。关联规则(Association Rule)是其中重要的研究课题,是数据挖掘的主要技术之一,也是在无指导学习系统