在乘以2个矩阵时，使用以下算法:对于i=1 to n，对于j=1 to p，Cij=0，对于k=1 to n，Cij=

Cij += Aik * Bkj

这是矩阵乘法的常见算法，也称为传统的矩阵乘法算法。其中，A和B是两个矩阵，C是结果矩阵，n是A的行数和C的行数，p是B的列数和C的列数。

这个算法的思想是，通过遍历矩阵A的每一行和矩阵B的每一列，将对应位置的元素相乘并累加到结果矩阵C的对应位置。

这个算法的时间复杂度为O(n^3)，因为需要三层循环来完成计算。在实际应用中，对于大规模的矩阵乘法计算，这个算法效率较低。

在云计算领域，矩阵乘法广泛应用于各种科学计算、数据分析、机器学习等领域。例如，在图像处理中，可以使用矩阵乘法来实现图像的卷积操作；在推荐系统中，可以使用矩阵乘法来计算用户和物品之间的关联度。

腾讯云提供了一系列的云计算产品，可以支持矩阵乘法等计算任务的高效执行。例如，腾讯云的弹性MapReduce（EMR）服务可以提供分布式计算能力，加速大规模矩阵乘法等计算任务的处理。具体产品介绍和链接如下：

弹性MapReduce（EMR）：腾讯云的分布式计算服务，支持大规模数据处理和分析任务。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/emr

通过使用腾讯云的云计算产品，可以提高矩阵乘法等计算任务的效率和可扩展性，满足不同应用场景的需求。

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原因是文本的特征一般都是单词(term)，具有语义信息，使用特征选择找出的k维子集，仍然是单词作为特征，保留了语义信息，而特征提取则找k维新空间，将会丧失了语义信息。　　...有了这些统计量，有关概率的估算就变得容易，如：　　　p(ti) = (Aij + Bij) / N; p(Cj) = (Aij + Cij) / N; 　　　　p(Cj|tj...而对于在文档中出现很少(如仅在语料中出现1次)特征词，携带了很少的信息量，甚至是"噪声"，这些特征词，对分类器学习影响也是很小。　　...DF特征选择方法属于无监督的学习算法(也有将其改成有监督的算法，但是大部分情况都作为无监督算法使用)，仅考虑了频率因素而没有考虑类别因素，因此，DF算法的将会引入一些没有意义的词。...对于一个给定的语料而言，文档的总数N以及Cj类文档的数量，非Cj类文档的数量，他们都是一个定值，因此CHI的计算公式可以简化为： ?

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