FFC：功能函数类

“Feature Function Class”（功能函数类）是综合领域中常见的专业术语，通常缩写为FFC，以便于快速记录和使用。它主要用于指代那些功能或属性相近但尚未明确分类的项目或模块。这种简写形式有助于提升文档编写和技术交流的效率，特别在需要频繁提及相关概念的场合十分实用。

Feature Function Class具体释义

  • 英文缩写：FFC
  • 英语全称：Feature Function Class
  • 中文意思：功能函数类
  • 中文拼音：gōng néng hán shù lèi
  • 相关领域： ffc 未分类的

Feature Function Class的英文发音

例句

  1. Firstly, it maps the training samples into a high-dimensional feature space via a nonlinear mapping determined by a kernel function, and then considers the local and non-local property and class information.
  2. 该方法首先将训练样本通过一个核函数非线性映射到高维特征空间，在该特征空间中考虑了数据的局部和非局部性质以及类别信息。
  3. A new method of composite classification, it is that the feature extraction method of auto-correlation function is combined felicitously with SVM and the strategy of ' improved unique one-versus-rest ', to classify 27 class folds.
  4. 一种新的组合分类方法，即将自相关函数特征提取法和支持向量机、以及本文提出的改进的唯一的一对多分类策略恰当组合，应用于蛋白质折叠子分类研究。
  5. This article extract protein sequence feature vectors and combined with nearest neighbor classifier ( KNN ) algorithm to predict protein function classification, to address the protein functional class prediction problem no or little interaction information.
  6. 基于该方法本文提取蛋白质序列的特征向量并结合最近邻分类算法（KNN）预测蛋白质的功能分类，以解决没有或者其相互作用信息很少的蛋白质功能类预测问题。
  7. The method learns the feature weighting factors by minimizing a cost function, which aims at separating points in different classes by a large margin, pulling closer together points from the same class and using as few features as possible.
  8. 该算法主要通过最小化一个代价函数学习相应的特征权值。代价函数的目的是利用一个较大的边界分离异类样本，同时拉近同类样本间的距离，并且使用尽可能少的特征。

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