“FFC”是“Feature Function Class”的缩写，意思是“功能函数类”

英语缩略词“FFC”经常作为“Feature Function Class”的缩写来使用，中文表示：“功能函数类”。本文将详细介绍英语缩写词FFC所代表英文单词，其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度。此外，还有关于缩略词FFC的分类、应用领域及相关应用示例等。

“FFC”（ 功能函数类 ）释义

• 英文缩写词：FFC
• 英文单词：Feature Function Class
• 缩写词中文简要解释：功能函数类
• 中文拼音：gōng néng hán shù lèi
• 缩写词流行度：728
• 缩写词分类：Miscellaneous
• 缩写词领域：Unclassified

以上为Feature Function Class的英文缩略词FFC的中文解释，以及该英文缩写在英语的流行度、分类和应用领域方面的信息。

英文缩略词FFC的扩展资料

Firstly, it maps the training samples into a high-dimensional feature space via a nonpnear mapping determined by a kernel function, and then considers the local and non-local property and class information.
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。

A new method of composite classification, it is that the feature extraction method of auto-correlation function is combined fepcitously with SVM and the strategy of ' improved unique one-versus-rest ', to classify 27 class folds.
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。

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 pttle interaction information.
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。

The method learns the feature weighting factors by minimizing a cost function, which aims at separating points in different classes by a large margin, pulpng closer together points from the same class and using as few features as possible.
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。

上述内容是“Feature Function Class”作为“FFC”的缩写，解释为“功能函数类”时的信息，以及英语缩略词FFC所代表的英文单词，其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度和相关分类、应用领域及应用示例等。