Search for B -- chi_c K() decays

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机器学习设计知识测试选择题 53题

1. 在机器学习中，监督学习的主要目标是：A) 从无标签数据中学习B) 从有标签数据中学习C) 优化模型的复杂度D) 减少计算资源的使用2. 下列哪种算法属于无监督学习？A) 线性回归B) 决策树C) 聚类分析D) 支持向量机3. 在机器学习模型评估中，交叉验证的主要目的是：A) 增加模型复杂度B) 减少数据集大小C) 评估模型的泛化能力D) 提高训练速度4. 下列哪项不是特征选择的方法？A) 主成分分析（PCA）B) 递归特征消除（RFE）C) 网格搜索（Grid Search）D) 方差阈值（Variance Threshold）5. 在深度学习中，卷积神经网络（CNN）主要用于：A) 文本分析B) 图像识别C) 声音处理D) 推荐系统6. 下列哪种激活函数在神经网络中最为常用？A) 线性激活函数B) 阶跃激活函数C) ReLUD) 双曲正切函数7. 在机器学习中，过拟合通常是由于以下哪种情况引起的？A) 模型过于简单B) 数据量过大C) 模型过于复杂D) 数据预处理不当8. 下列哪项技术用于处理类别不平衡问题？A) 数据增强B) 重采样C) 特征选择D) 模型集成9. 在自然语言处理（NLP）中，词嵌入的主要目的是：A) 提高计算效率B) 减少词汇量C) 捕捉词之间的语义关系D) 增加文本长度10. 下列哪种算法不属于集成学习方法？A) 随机森林B) AdaBoostC) 梯度提升机（GBM）D) 逻辑回归11. 在机器学习中，ROC曲线用于评估：A) 模型的准确性B) 模型的复杂度C) 模型的泛化能力D) 分类模型的性能12. 下列哪项不是数据预处理的步骤？A) 缺失值处理B) 特征缩放C) 模型训练D) 数据标准化13. 在机器学习中，L1正则化主要用于：A) 减少模型复杂度B) 增加特征数量C) 特征选择D) 提高模型精度14. 下列哪种方法可以用于处理时间序列数据？A) 主成分分析（PCA）B) 线性回归C) ARIMA模型D) 决策树15. 在机器学习中，Bagging和Boosting的主要区别在于：A) 数据处理方式B) 模型复杂度C) 样本使用方式D) 特征选择方法16. 下列哪种算法适用于推荐系统？A) K-均值聚类B) 协同过滤C) 逻辑回归D) 随机森林17. 在机器学习中，A/B测试主要用于：A) 模型选择B) 特征工程C) 模型评估D) 用户体验优化18. 下列哪种方法可以用于处理缺失数据？A) 删除含有缺失值的样本B) 使用均值填充C) 使用中位数填充D) 以上都是19. 在机器学习中，偏差-方差权衡主要关注：A) 模型的复杂度B) 数据集的大小C) 模型的泛化能力D) 特征的数量20. 下列哪种算法属于强化学习？A) Q-学习B) 线性回归C) 决策树D) 支持向量机21. 在机器学习中，特征工程的主要目的是：A) 减少数据量B) 增加模型复杂度C) 提高模型性能D) 简化数据处理22. 下列哪种方法可以用于处理多分类问题？A) 一对多（One-vs-All）B) 一对一（One-vs-One）C) 层次聚类D) 以上都是23. 在机器学习中，交叉熵损失函数主要用于：A) 回归问题B) 分类问题C) 聚类问题D) 强化学习24. 下列哪种算法不属于深度学习？A) 卷积神经网络（CNN）B) 循环神经网络（RNN）C) 随机森林D) 长短期记忆网络（LSTM）25. 在机器学习中，梯度下降算法的主要目的是：A) 减少特征数量B) 优化模型参数C) 增加数据量D) 提高计算速度26. 下列哪种方法可以用于处理文本数据？A) 词袋模型（Bag of Words）B) TF-IDFC) 词嵌入D) 以上都是27. 在机器学习中，正则化的主要目的是：A) 减少特征数量B) 防止过拟合C) 增加数据量D) 提高计算速度28. 下列哪种算法适用于异常检测？A) 线性回归B) 决策树C) 支持向量机D) 孤立森林（Isolation Forest）29. 在机器学习中，集成学习的主要目的是：A) 提高单个模型的性能B) 结合多个模型的优势C) 减少数据量D) 增加模型复杂度30. 下列哪种方法可以用于处理高维数据？A) 主成分分析（PCA）B) 特征选择C) 特征提取D) 以上都是31. 在机器学习中，K-均值聚类的主要目的是：A) 分类B) 回归C) 聚类D) 预测32. 下列哪种算法适用于时间序列预测？A) 线性回归B) ARIMA模型C) 决策树D) 支持向量机33. 在机器学习中，网格搜索（Grid Search）主要用于：A) 特征选择B) 模型选择C) 数据预处理D) 模型评估34. 下列哪种方法可以用于处理类别特征？A) 独热编码（One-Hot Encoding）B) 标签编码（Label Encoding）C) 特征哈希（Feature Hashing）D) 以上都是35. 在机器学习中，AUC-ROC曲线的主要用途是：A) 评估分类模型的性能B) 评估回归模型的性能C) 评估聚类模型的性能D) 评估强化学习模型的性能36. 下列哪种算法不属于监督学习？A) 线性回归B) 决策树C) 聚类分析D) 支持向量机37. 在机器学习中，特征缩放的主要目的是：A) 减少特征数量B) 提高模型性能C) 增加数据量D) 简化数据处理38. 下列哪种方法可以用于处理文本分类问题？A) 词袋模型（Bag of Words）B) TF-IDFC) 词嵌入D) 以上都是39. 在机器学习中，决策树的主要优点是：A) 易于理解和解释B) 计算效率高C) 对缺失值不敏感D) 以上都是40. 下列哪种算法适用于图像分割？A) 卷积神经网络（CNN）B) 循环神经网络（RNN）C) 随机森林D) 支持向量机41. 在机器学习中，L2正则化主要用于：A) 减少模型复杂度B) 增加特征数量C) 特征选择D) 提高模型精度42. 下列哪种方法可以用于处理时间序列数据的季节性？A) 移动平均B) 季节分解C) 差分D) 以上都是43. 在机器学习中，Bagging的主要目的是：A) 减少模型的方差B) 减少模型的偏差C) 增加数据量D) 提高计算速度44. 下列哪种算法适用于序列数据处理？A) 卷积神经网络（CNN）B) 循环神经网络（RNN）C) 随机森林D) 支持向量机45. 在机器学习中，AdaBoost的主要目的是：A) 减少模型的方差B) 减少模型的偏差C) 增加数据量D) 提高计算速度46. 下列哪种方法可以用于处理文本数据的情感分析？A) 词袋模型（Bag of Words）B) TF-IDFC) 词嵌入D) 以上都是47. 在机器学习中，支持向量机（SVM）的主要优点是：A) 适用于高维数据B) 计算效率高C) 对缺失值不敏感D) 以上都是48. 下列哪种算法适用于推荐系统中的用户行为分析？A) 协同过滤B) 内容过滤C) 混合过滤D) 以上都是49. 在机器学习中，交叉验证的主要类型包括：A) K-折交叉验证B) 留一法交叉验证C) 随机划分交叉验证D) 以上都是50. 下列哪种方法可以用于处理图像数据？A) 卷积神经网络（CNN）B) 循环神经网络（RNN）C) 随机森林D) 支持向量机51. 在机器学习中，梯度提升机（GBM）的主要优点是：A) 适用于高维数据B) 计算效率高C) 对缺失值不敏感D) 以上都是52. 下列哪种算法适用于异常检测中的离群点检测？A) 线性回归B) 决策树C) 支持向量机D) 孤立森林（Isolation Forest）53. 在机器学习中，特征提取的主要目的是：A) 减少特征数量B) 提高模型性能C) 增加数据量D) 简化数据处理答案：1. B2. C3. C4. C5. B6. C7. C8. B9. C10. D11. D12. C13. C14. C15. C16. B17. D18. D19. C20. A21. C22. D23. B24. C25. B26. D27. B28. D29. B30. D31. C32. B33. B34. D35. A36. C37. B38. D39. D40. A41. A42. D43. A44. B45. B46. D47. A48. D49. D50. A51. D52. D53. B。

Study of B - rho pi decays at Belle

a r X i v :h e p -e x /0207007v 1 1 J u l 2002BELLEBelle Prerpint 2002-18KEK Preprint 2002-59Study of B →ρπdecays at BelleBelle Collaboration A.Gordon u ,Y.Chao z ,K.Abe h ,K.Abe aq ,N.Abe at ,R.Abe ac ,T.Abe ar ,Byoung Sup Ahn o ,H.Aihara as ,M.Akatsu v ,Y.Asano ay ,T.Aso aw ,V.Aulchenko b ,T.Aushev ℓ,A.M.Bakich an ,Y.Ban ag ,A.Bay r ,I.Bedny b ,P.K.Behera az ,jak m ,A.Bondar b ,A.Bozek aa ,M.Braˇc ko t ,m ,T.E.Browder g ,B.C.K.Casey g ,M.-C.Chang z ,P.Chang z ,B.G.Cheon am ,R.Chistov ℓ,Y.Choi am ,Y.K.Choi am ,M.Danilov ℓ,L.Y.Dong j ,J.Dragic u ,A.Drutskoy ℓ,S.Eidelman b ,V.Eiges ℓ,Y.Enari v ,C.W.Everton u ,F.Fang g ,H.Fujii h ,C.Fukunaga au ,N.Gabyshev h ,A.Garmash b ,h ,T.Gershon h ,B.Golob s ,m ,R.Guo x ,J.Haba h ,T.Hara ae ,Y.Harada ac ,N.C.Hastings u ,H.Hayashii w ,M.Hazumi h ,E.M.Heenan u ,I.Higuchi ar ,T.Higuchi as ,L.Hinz r ,T.Hokuue v ,Y.Hoshi aq ,S.R.Hou z ,W.-S.Hou z ,S.-C.Hsu z ,H.-C.Huang z ,T.Igaki v ,Y.Igarashi h ,T.Iijima v ,K.Inami v ,A.Ishikawa v ,H.Ishino at ,R.Itoh h ,H.Iwasaki h ,Y.Iwasaki h ,H.K.Jang a ℓ,J.H.Kang bc ,J.S.Kang o ,N.Katayama h ,Y.Kawakami v ,N.Kawamura a ,T.Kawasaki ac ,H.Kichimi h ,D.W.Kim am ,Heejong Kim bc ,H.J.Kim bc ,H.O.Kim am ,Hyunwoo Kim o ,S.K.Kim a ℓ,T.H.Kim bc ,K.Kinoshita e ,S.Korpar t ,m ,P.Krokovny b ,R.Kulasiri e ,S.Kumar af ,A.Kuzmin b ,Y.-J.Kwon bc ,nge f ,ai ,G.Leder k ,S.H.Lee a ℓ,J.Li ak ,A.Limosani u ,D.Liventsevℓ,R.-S.Lu z,J.MacNaughton k,G.Majumder ao, F.Mandl k,D.Marlow ah,S.Matsumoto d,T.Matsumoto au,W.Mitaroﬀk,K.Miyabayashi w,Y.Miyabayashi v,H.Miyake ae,H.Miyata ac,G.R.Moloney u,T.Mori d,T.Nagamine ar,Y.Nagasaka i,T.Nakadaira as,E.Nakano ad, M.Nakao h,J.W.Nam am,Z.Natkaniec aa,K.Neichi aq, S.Nishida p,O.Nitoh av,S.Noguchi w,T.Nozaki h,S.Ogawa ap, T.Ohshima v,T.Okabe v,S.Okuno n,S.L.Olsen g,Y.Onuki ac, W.Ostrowicz aa,H.Ozaki h,P.Pakhlovℓ,H.Palka aa,C.W.Park o,H.Park q,L.S.Peak an,J.-P.Perroud r, M.Peters g,L.E.Piilonen ba,J.L.Rodriguez g,F.J.Ronga r, N.Root b,M.Rozanska aa,K.Rybicki aa,H.Sagawa h,S.Saitoh h,Y.Sakai h,M.Satapathy az,A.Satpathy h,e,O.Schneider r,S.Schrenk e,C.Schwanda h,k,S.Semenovℓ,K.Senyo v,R.Seuster g,M.E.Sevior u,H.Shibuya ap,V.Sidorov b,J.B.Singh af,S.Staniˇc ay,1,M.Stariˇc m,A.Sugi v, A.Sugiyama v,K.Sumisawa h,T.Sumiyoshi au,K.Suzuki h,S.Suzuki bb,S.Y.Suzuki h,T.Takahashi ad,F.Takasaki h, K.Tamai h,N.Tamura ac,J.Tanaka as,M.Tanaka h,G.N.Taylor u,Y.Teramoto ad,S.Tokuda v,S.N.Tovey u,T.Tsuboyama h,T.Tsukamoto h,S.Uehara h,K.Ueno z, Y.Unno c,S.Uno h,hiroda h,G.Varner g,K.E.Varvell an,C.C.Wang z,C.H.Wang y,J.G.Wang ba,M.-Z.Wang z,Y.Watanabe at,E.Won o,B.D.Yabsley ba,Y.Yamada h, A.Yamaguchi ar,Y.Yamashita ab,M.Yamauchi h,H.Yanai ac,P.Yeh z,Y.Yuan j,Y.Yusa ar,J.Zhang ay,Z.P.Zhang ak,Y.Zheng g,and D.ˇZontar aya Aomori University,Aomori,Japanb Budker Institute of Nuclear Physics,Novosibirsk,Russiac Chiba University,Chiba,Japand Chuo University,Tokyo,Japane University of Cincinnati,Cincinnati,OH,USAf University of Frankfurt,Frankfurt,Germanyg University of Hawaii,Honolulu,HI,USAh High Energy Accelerator Research Organization(KEK),Tsukuba,Japani Hiroshima Institute of Technology,Hiroshima,Japanj Institute of High Energy Physics,Chinese Academy of Sciences,Beijing,PRChinak Institute of High Energy Physics,Vienna,Austria ℓInstitute for Theoretical and Experimental Physics,Moscow,Russiam J.Stefan Institute,Ljubljana,Slovenian Kanagawa University,Yokohama,Japano Korea University,Seoul,South Koreap Kyoto University,Kyoto,Japanq Kyungpook National University,Taegu,South Korear Institut de Physique des Hautes´Energies,Universit´e de Lausanne,Lausanne,Switzerlands University of Ljubljana,Ljubljana,Sloveniat University of Maribor,Maribor,Sloveniau University of Melbourne,Victoria,Australiav Nagoya University,Nagoya,Japanw Nara Women’s University,Nara,Japanx National Kaohsiung Normal University,Kaohsiung,Taiwany National Lien-Ho Institute of Technology,Miao Li,Taiwanz National Taiwan University,Taipei,Taiwanaa H.Niewodniczanski Institute of Nuclear Physics,Krakow,Polandab Nihon Dental College,Niigata,Japanac Niigata University,Niigata,Japanad Osaka City University,Osaka,Japanae Osaka University,Osaka,Japanaf Panjab University,Chandigarh,Indiaag Peking University,Beijing,PR Chinaah Princeton University,Princeton,NJ,USAai RIKEN BNL Research Center,Brookhaven,NY,USAaj Saga University,Saga,Japanak University of Science and Technology of China,Hefei,PR ChinaaℓSeoul National University,Seoul,South Koreaam Sungkyunkwan University,Suwon,South Koreaan University of Sydney,Sydney,NSW,Australiaao Tata Institute of Fundamental Research,Bombay,Indiaap Toho University,Funabashi,Japanaq Tohoku Gakuin University,Tagajo,Japanar Tohoku University,Sendai,Japanas University of Tokyo,Tokyo,Japanat Tokyo Institute of Technology,Tokyo,Japanau Tokyo Metropolitan University,Tokyo,Japanav Tokyo University of Agriculture and Technology,Tokyo,Japanaw Toyama National College of Maritime Technology,Toyama,Japanay University of Tsukuba,Tsukuba,Japanaz Utkal University,Bhubaneswer,Indiaba Virginia Polytechnic Institute and State University,Blacksburg,VA,USAbb Yokkaichi University,Yokkaichi,Japanbc Yonsei University,Seoul,South KoreaB events collected with the Belle detector at KEKB.Thebranching fractions B(B+→ρ0π+)=(8.0+2.3+0.7−2.0−0.7)×10−6and B(B0→ρ±π∓)=(20.8+6.0+2.8−6.3−3.1)×10−6are obtained.In addition,a90%conﬁdence level upper limitof B(B0→ρ0π0)<5.3×10−6is reported.Key words:ρπ,branching fractionPACS:13.25.hw,14.40.Nd1on leave from Nova Gorica Polytechnic,Nova Gorica,Sloveniamodes are examined.Here and throughout the text,inclusion of charge con-jugate modes is implied and for the neutral decay,B0→ρ±π∓,the notation implies a sum over both the modes.The data sample used in this analysis was taken by the Belle detector[9]at KEKB[10],an asymmetric storage ring that collides8GeV electrons against3.5GeV positrons.This produces Υ(4S)mesons that decay into B0B pairs.The Belle detector is a general purpose spectrometer based on a1.5T su-perconducting solenoid magnet.Charged particle tracking is achieved with a three-layer double-sided silicon vertex detector(SVD)surrounded by a central drift chamber(CDC)that consists of50layers segmented into6axial and5 stereo super-layers.The CDC covers the polar angle range between17◦and 150◦in the laboratory frame,which corresponds to92%of the full centre of mass(CM)frame solid angle.Together with the SVD,a transverse momen-tum resolution of(σp t/p t)2=(0.0019p t)2+(0.0030)2is achieved,where p t is in GeV/c.Charged hadron identiﬁcation is provided by a combination of three devices: a system of1188aerogelˇCerenkov counters(ACC)covering the momentum range1–3.5GeV/c,a time-of-ﬂight scintillation counter system(TOF)for track momenta below1.5GeV/c,and dE/dx information from the CDC for particles with very low or high rmation from these three devices is combined to give the likelihood of a particle being a kaon,L K,or pion, Lπ.Kaon-pion separation is then accomplished based on the likelihood ratio Lπ/(Lπ+L K).Particles with a likelihood ratio greater than0.6are identiﬁed as pions.The pion identiﬁcation eﬃciencies are measured using a high momentum D∗+data sample,where D∗+→D0π+and D0→K−π+.With this pion selection criterion,the typical eﬃciency for identifying pions in the momentum region0.5GeV/c<p<4GeV/c is(88.5±0.1)%.By comparing the D∗+data sample with a Monte Carlo(MC)sample,the systematic error in the particle identiﬁcation(PID)is estimated to be1.4%for the mode with three charged tracks and0.9%for the modes with two.Surrounding the charged PID devices is an electromagnetic calorimeter(ECL) consisting of8736CsI(Tl)crystals with a typical cross-section of5.5×5.5cm2 at the front surface and16.2X0in depth.The ECL provides a photon energy resolution of(σE/E)2=0.0132+(0.0007/E)2+(0.008/E1/4)2,where E is in GeV.Electron identiﬁcation is achieved by using a combination of dE/dx measure-ments in the CDC,the response of the ACC and the position and shape of the electromagnetic shower from the ECL.Further information is obtained from the ratio of the total energy registered in the calorimeter to the particle momentum,E/p lab.Charged tracks are required to come from the interaction point and have transverse momenta above100MeV/c.Tracks consistent with being an elec-tron are rejected and the remaining tracks must satisfy the pion identiﬁcation requirement.The performance of the charged track reconstruction is studied using high momentumη→γγandη→π+π−π0decays.Based on the relative yields between data and MC,we assign a systematic error of2%to the single track reconstruction eﬃciency.Neutral pion candidates are detected with the ECL via their decayπ0→γγ. Theπ0mass resolution,which is asymmetric and varies slowly with theπ0 energy,averages toσ=4.9MeV/c2.The neutral pion candidates are selected fromγγpairs by requiring that their invariant mass to be within3σof the nominalπ0mass.To reduce combinatorial background,a selection criteria is applied to the pho-ton energies and theπ0momenta.Photons in the barrel region are required to have energies over50MeV,while a100MeV requirement is made for photons in the end-cap region.Theπ0candidates are required to have a momentum greater than200MeV/c in the laboratory frame.Forπ0s from BE2beam−p2B and the energy diﬀerence∆E=E B−E beam.Here, p B and E B are the momentum and energy of a B candidate in the CM frame and E beam is the CM beam energy.An incorrect mass hypothesis for a pion or kaon produces a shift of about46MeV in∆E,providing extra discrimination between these particles.The width of the M bc distributions is primarily due to the beam energy spread and is well modelled with a Gaussian of width 3.3MeV/c2for the modes with a neutral pion and2.7MeV/c2for the mode without.The∆E distribution is found to be asymmetric with a small tail on the lower side for the modes with aπ0.This is due toγinteractions withmaterial in front of the calorimeter and shower leakage out of the calorimeter. The∆E distribution can be well modelled with a Gaussian when no neutral particles are present.Events with5.2GeV/c2<M bc<5.3GeV/c2and|∆E|< 0.3GeV are selected for theﬁnal analysis.The dominant background comes from continuum e+e−→qB events and jet-like qi,j|p i||p j|P l(cosθij)i,k|p i||p k|,r l=),where L s and L qqD0π+ decays.By comparing the yields in data and MC after the likelihood ratiorequirement,the systematic errors are determined to be4%for the modes with aπ0and6%for the mode without.Theﬁnal variable used for continuum suppression is theρhelicity angle,θh, deﬁned as the angle between the direction of the decay pion from theρin the ρrest frame and theρin the B rest frame.The requirement of|cosθh|>0.3 is made independently of the likelihood ratio as it is eﬀective in suppressing the background from B decays as well as the qB events is used[14].The largest component of this background is found to come from decays of the type B→Dπ;when the D meson decays via D→π+π−,events can directly reach the signal region while the decay D→K−π+can reach the signal region with the kaon misidentiﬁed as a pion.Decays with J/ψandψ(2S) mesons can also populate the signal region if both the daughter leptons are misidentiﬁed as pions.These events are excluded by making requirements on the invariant mass of the intermediate particles:|M(π+π−)−M D0|>0.14 GeV/c2,|M(π+π0)−M D+|>0.05GeV/c2,|M(π+π−)−M J/ψ|>0.07GeV/c2 and|M(π+π−)−Mψ(2S)|>0.05GeV/c2.The widest cut is made around the D0mass to account for the mass shift due to misidentifying the kaons in D0 decays as pions.Fig.1shows the∆E and M bc distributions for the three modes analysed after all the selection criteria have been applied.The∆E and M bc plots are shown for events that lie within3σof the nominal M bc and∆E values,respectively. The signal yields are obtained by performing maximum likelihoodﬁts,each using a single signal function and one or more background functions.The signal functions are obtained from the MC and adjusted based on comparisons of B+→B0are assumed to be equal.The M bc distribution for all modes isﬁtted with a single Gaussian and an ARGUS background function[15].The normalization of the ARGUS function is left toﬂoat and shape of the function isﬁxed from the∆E sideband:−0.25 GeV<∆E<−0.08GeV and5.2GeV/c2<M bc<5.3GeV/c2.For the mode with only charged pions in theﬁnal state,the∆E distribution isﬁtted with a single Gaussian for the signal and a linear function withﬁxed shape for the continuum background.The normalization of the linear function is left to ﬂoat and the slope isﬁxed from the M bc sideband,5.2GeV/c2<M bc<5.26GeV/c2,|∆E|<0.3GeV.There are also other rare B decays that are expected to contaminate the∆E distribution.For the mode without aπ0,these modes are of the type B0→h+h−(where h denotes aπor K),B→ρρ(including all combinations of charged and neutralρmesons,where the polarizations of theρmesons are assumed to be longitudinal)and B→Kππ(including the decays B+→ρ0K+,B+→K∗0π+,B+→K∗0(1430)0π+,B+→f0(980)K+ and B+→f0(1370)K+)[16].These background modes are accounted for by using smoothed histograms whose shapes have been determined by combining MC distributions.The three B→ρρmodes are combined into one histogram. The normalization of this component is allowed toﬂoat in theﬁt due to the uncertainty in the branching fractions of the B→ρρmodes.Likewise,the B→hh and all the B→Kππmodes are combined to form one hh and one Kππcomponent.The normalizations of these components areﬁxed to their expected yields,which are calculated using eﬃciencies determined by MC and branching fractions measured by previous Belle analyses[16,17].The∆Eﬁts for the modes with aπ0in theﬁnal state have the signal compo-nent modelled by a Crystal Ball function[18]to account for the asymmetry in the∆E distribution.As for the B+→ρ0π+mode,the continuum background is modelled by a linear function withﬁxed slope.Unlike the B+→ρ0π+mode, a component is included for the background from the b→c transition.The pa-rameterization for rare B decays includes one component for the B→Kππ0 modes(B0→ρ+K−and B0→K∗+π−)[19]and one for all the B→ρρmodes.The normalization of the B→ρρcomponent is left toﬂoat while the other components from B decays areﬁxed to their expected yields.Table1summarizes the results of the∆Eﬁts,showing the number of events, signal yields,reconstruction eﬃciencies,statistical signiﬁcance and branching fractions or upper limits for eachﬁt.The statistical signiﬁcance is deﬁned assystematic error in theﬁtted signal yield is estimated by independently varying eachﬁxed parameter in theﬁt by1σ.Theﬁnal results are B(B+→ρ0π+)=(8.0+2.3+0.7−2.0−0.7)×10−6and B(B0→ρ±π∓)=(20.8+6.0+2.8−6.3−3.1)×10−6where theﬁrst error is statistical and the second is systematic.For theρ0π0mode,one standard deviation of the systematic error is added to the statistical limit to obtain a conservative upper limit at90%conﬁdence of5.3×10−6.The possibility of a nonresonant B→πππbackground is also examined.To check for this type of background,the M bc and∆E yields are determined for diﬀerentππinvariant mass bins.Byﬁtting the M bc distribution inππinvariant mass bins with B→ρπand B→πππMC distributions,the nonresonant contribution is found to be below4%.To account for this possible background, errors3.7%and3.2%are added in quadrature to the systematic errors of the ρ+π−andρ0π+modes,respectively.Theππinvariant mass distributions are shown in Fig.2.Two plots are shown for theρ+π−andρ0π+modes,one with events from the M bc sideband superimposed over the events from the signal region(upper)and one with events from signal MC superimposed over events from the signal region with the sideband subtracted(lower).Fig.3 shows the distribution of the helicity variable,cosθh,for the two modes with all selection criteria applied except the helicity condition.Events fromρπdecays are expected to follow a cos2θdistribution while nonresonant and other background decays have an approximately uniform distribution.The helicity plots are obtained byﬁtting the M bc distribution in eight helicity bins ranging from−1to1.The M bc yield is then plotted against the helicity bin for each mode and the expected MC signal distributions are superimposed.Both the ππmass spectrum and the helicity distributions provide evidence that the signal events are consistent with being fromρπdecays.The results obtained here can be used to calculate the ratio of branching frac-tions R=B(B0→ρ±π∓)/B(B+→ρ0π+),which gives R=2.6±1.0±0.4, where theﬁrst error is statistical and second is systematic.This is consistent with values obtained by CLEO[20]and BaBar[21,22]as shown in Table2. Theoretical calculations done at tree level assuming the factorization approx-imation for the hadronic matrix elements give R∼6[3].Calculations that include penguin contributions,oﬀ-shell B∗excited states or additionalππres-onances[4–8]might yield better agreement with the the measured value of R.In conclusion,statistically signiﬁcant signals have been observed in the B→ρπmodes using a31.9×106BWe wish to thank the KEKB accelerator group for the excellent operation of the KEKB accelerator.We acknowledge support from the Ministry of Ed-ucation,Culture,Sports,Science,and Technology of Japan and the Japan Society for the Promotion of Science;the Australian Research Council and the Australian Department of Industry,Science and Resources;the National Science Foundation of China under contract No.10175071;the Department of Science and Technology of India;the BK21program of the Ministry of Education of Korea and the CHEP SRC program of the Korea Science and Engineering Foundation;the Polish State Committee for Scientiﬁc Research under contract No.2P03B17017;the Ministry of Science and Technology of the Russian Federation;the Ministry of Education,Science and Sport of the Republic of Slovenia;the National Science Council and the Ministry of Education of Taiwan;and the U.S.Department of Energy.References[1] A.E.Snyder and H.R.Quinn,Phys.Rev.D48,2139(1993).[2]I.Bediaga,R.E.Blanco,C.G¨o bel,and R.M´e ndez-Galain,Phys.Rev.Lett.81,4067(1998).[3]M.Bauer,B.Stech,and M.Wirbel,Z.Phys.C34,103(1987).[4] A.Deandrea et al.,Phys.Rev.D62,036001(2000).[5]Y.H.Chen,H.Y.Cheng,B.Tseng and K.C.Yang,Phys.Rev.D60,094014(1999).[6] C.D.Lu and M.Z.Yang,Eur.Phys.J C23,275(2002).[7]J.Tandean and S.Gardner,SLAC-PUB-9199;hep-ph/0204147.[8]S.Gardner and Ulf-G.Meißner,Phys.Rev.D65,094004(2002).[9]Belle Collaboration,A.Abashian et al.,Nucl.Instr.and Meth.A479,117(2002).[10]E.Kikutani ed.,KEK Preprint2001-157(2001),to appear in Nucl.Instr.andMeth.A.[11]G.C.Fox and S.Wolfram,Phys.Rev.Lett.41,1581(1978).[12]This modiﬁcation of the Fox-Wolfram moments wasﬁrst proposed in a seriesof lectures on continuum suppression at KEK by Dr.R.Enomoto in May and June of1999.For a more detailed description see Belle Collaboration,K.Abe et al.,Phys.Lett.B511,151(2001).[13]CLEO Collaboration,D.M.Asner et al.,Phys.Rev.D53,1039(1996).[14]These MC events are generated with the CLEO group’s QQ program,see/public/CLEO/soft/QQ.The detector response is simulated using GEANT,R.Brun et al.,GEANT 3.21,CERN Report DD/EE/84-1,1984.[15]The ARGUS Collaboration,H.Albrecht et al.,Phys.Lett.B241,278(1990).[16]Belle Collaboration,A.Garmash et al.,Phys.Rev.D65,092005(2002).[17]Belle Collaboration,K.Abe et al.,Phys.Rev.Lett.87,101801(2001).[18]J.E.Gaiser et al.,Phys.Rev.D34,711(1986).[19]Belle Collaboration,K.Abe et al.,BELLE-CONF-0115,submitted as acontribution paper to the2001International Europhysics Conference on High Energy Physics(EPS-HEP2001).[20]CLEO Collaboration,C.P.Jessop et al.,Phys.Rev.Lett.85,2881(2000).[21]Babar Collaboration,B.Aubert et al.,submitted as a contribution paper tothe20th International Symposium on Lepton and Photon Interactions at High Energy(LP01);hep-ex/0107058.[22]BaBar Collaboration,B.Aubert et al.,submitted as a contribution paper tothe XXXth International Conference on High Energy Physics(ICHEP2000);hep-ex/0008058.Table1∆Eﬁt results.Shown for each mode are the number of events in theﬁt,the signal yield,the reconstruction eﬃciency,the branching fraction(B)or90%conﬁdence level upper limit(UL)and the statistical signiﬁcance of theﬁt.Theﬁrst error in the branching fraction is statistical,the second is systematic.ρ0π+15424.3+6.9−6.29.68.0+2.3+0.7−2.0−0.74.4σρ+π−30144.6+12.8−13.46.820.8+6.0+2.8−6.3−3.13.7σρ0π0116−4.4±8.58.5<5.3-Experiment B(B0→ρ±π∓)×10−6B(B+→ρ0π+)×10−6RE v e n t s /16 M e VE v e n t s /3 M e V /c2(b) ρ0π+Signal backgrd02.557.51012.51517.52022.55.25.225 5.25 5.2755.3E v e n t s /18 M e VE v e n t s /2 M e V /c2(d) ρ+π-Signal backgrd051015202530355.25.225 5.25 5.2755.3∆E(GeV)E v e n t s /18 M e V(e) ρ0π024681012-0.2-0.10.10.2(GeV/c 2)E v e n t s /2 M e V /c2M bc (f) ρ0πSignal backgrd02468101214165.25.225 5.25 5.2755.3Fig.1.The ∆E (left)and M bc (right)ﬁts to the three B →ρπmodes:ρ0π+,ρ+π−and ρ0π0.The histograms show the data,the solid lines show the total ﬁt and the dashed lines show the continuum component.In (a)the contribution from the B →ρρand B →hh modes is shown by the cross hatched component.In (c)the cross hatched component shows the contribution from the b →c transition and B →ρρmodes.102030405060+0(GeV/c 2)E v e n t s /0.1 G e V /c2M(π+π0)(GeV/c 2)E v e n t s /0.1 G e V /c2(GeV/c 2)E v e n t s /0.1 G e V /c2+-(GeV/c 2)E v e n t s /0.1 G e V /c2M(π+ π-)510152025Fig.2.The M (ππ)distributions for B 0→ρ±π∓(left)and B +→ρ0π+(right)events in the signal region.Plots (a)and (b)show sideband events superimposed;plots (c)and (d)show the sideband subtracted plots with signal MC superimposed.-1-0.500.51M b c y i e l d (E v e n t s )cos θh-1-0.500.51M b c y i e l d (E v e n t s )cos θhFig.3.The ρmeson helicity distributions for B 0→ρ±π∓(a)and B +→ρ0π+(b).Signal MC distributions are shown superimposed.。

信息管理证书信息检索技术考试选择题 50题

1. 在信息检索系统中，以下哪个不是常用的查询语言？A. SQLB. SPARQLC. XQueryD. Lucene Query Syntax2. 信息检索中的“精确匹配”通常指的是什么？A. 完全一致的词序和词汇B. 包含所有查询词的文档C. 查询词在文档中的出现频率D. 文档的相关性评分3. 以下哪个算法不是用于文本分类的？A. K-近邻算法B. 决策树算法C. 遗传算法D. 支持向量机4. 在信息检索中，TF-IDF权重计算方法中的“TF”代表什么？A. Term FrequencyB. Time FrequencyC. Text FrequencyD. Total Frequency5. 信息检索系统中的“倒排索引”主要用于什么目的？A. 提高查询速度B. 存储文档内容C. 计算文档相似度D. 优化查询语言6. 以下哪个不是信息检索系统的组成部分？A. 用户界面B. 数据库管理系统C. 索引引擎D. 查询处理器7. 在信息检索中，“布尔模型”主要基于什么逻辑？A. 布尔逻辑B. 概率逻辑C. 模糊逻辑D. 向量空间模型8. 信息检索系统中的“相关性反馈”主要用于什么？A. 提高查询准确性B. 优化索引结构C. 增加文档存储量D. 减少查询时间9. 以下哪个不是信息检索中的评价指标？A. 准确率B. 召回率C. 平均查准率D. 数据库大小10. 在信息检索中，“向量空间模型”主要用于什么？A. 表示文档和查询B. 存储文档内容C. 优化查询语言D. 计算文档相似度11. 信息检索系统中的“爬虫”主要用于什么？A. 抓取网页内容B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容12. 以下哪个不是信息检索中的查询扩展技术？A. 同义词扩展B. 相关词扩展C. 查询重构D. 文档分类13. 在信息检索中，“PageRank”算法主要用于什么？A. 网页排序B. 文档分类C. 查询优化D. 索引构建14. 信息检索系统中的“元数据”主要用于什么？A. 描述文档内容B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容15. 以下哪个不是信息检索中的文本预处理步骤？A. 分词B. 词干提取C. 词性标注D. 文档分类16. 在信息检索中，“词袋模型”主要用于什么？B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容17. 信息检索系统中的“查询日志”主要用于什么？A. 分析用户行为B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容18. 以下哪个不是信息检索中的查询优化技术？A. 查询重写B. 查询扩展C. 查询聚类D. 文档分类19. 在信息检索中，“语义网络”主要用于什么？A. 表示概念关系B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容20. 信息检索系统中的“主题模型”主要用于什么？A. 发现文档主题B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容21. 以下哪个不是信息检索中的文本挖掘技术？A. 文本分类B. 文本聚类C. 文本摘要D. 文档存储22. 在信息检索中，“情感分析”主要用于什么？A. 识别文本情感倾向B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容23. 信息检索系统中的“协同过滤”主要用于什么？A. 推荐系统B. 优化查询语言C. 计算文档相似度24. 以下哪个不是信息检索中的用户界面设计原则？A. 简洁性B. 一致性C. 可扩展性D. 易用性25. 在信息检索中，“查询意图识别”主要用于什么？A. 理解用户需求B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容26. 信息检索系统中的“数据挖掘”主要用于什么？A. 发现数据模式B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容27. 以下哪个不是信息检索中的文档表示方法？A. 向量空间模型B. 布尔模型C. 概率模型D. 数据库模型28. 在信息检索中，“文本相似度计算”主要用于什么？A. 匹配查询和文档B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容29. 信息检索系统中的“索引更新”主要用于什么？A. 保持索引最新B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容30. 以下哪个不是信息检索中的查询处理技术？A. 查询重写B. 查询扩展C. 查询聚类D. 文档分类31. 在信息检索中，“文档排序”主要用于什么？A. 按相关性排序B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容32. 信息检索系统中的“用户反馈”主要用于什么？A. 改进系统性能B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容33. 以下哪个不是信息检索中的文本分类技术？A. 朴素贝叶斯B. 支持向量机C. 决策树D. 文档存储34. 在信息检索中，“查询性能评估”主要用于什么？A. 衡量系统效果B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容35. 信息检索系统中的“文档摘要”主要用于什么？A. 提取文档要点B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容36. 以下哪个不是信息检索中的文本聚类技术？A. K-均值聚类B. 层次聚类C. 谱聚类D. 文档存储37. 在信息检索中，“查询扩展”主要用于什么？A. 提高查询覆盖率B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容38. 信息检索系统中的“文档分类”主要用于什么？A. 组织文档集合B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容39. 以下哪个不是信息检索中的文本预处理技术？A. 分词B. 词干提取C. 词性标注D. 文档存储40. 在信息检索中，“查询重写”主要用于什么？A. 改进查询表达B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容41. 信息检索系统中的“文档相似度计算”主要用于什么？A. 匹配查询和文档B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容42. 以下哪个不是信息检索中的查询优化技术？A. 查询重写B. 查询扩展C. 查询聚类D. 文档存储43. 在信息检索中，“文档排序”主要用于什么？A. 按相关性排序B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容44. 信息检索系统中的“用户反馈”主要用于什么？A. 改进系统性能B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容45. 以下哪个不是信息检索中的文本分类技术？A. 朴素贝叶斯B. 支持向量机C. 决策树D. 文档存储46. 在信息检索中，“查询性能评估”主要用于什么？A. 衡量系统效果B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容47. 信息检索系统中的“文档摘要”主要用于什么？A. 提取文档要点B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容48. 以下哪个不是信息检索中的文本聚类技术？A. K-均值聚类B. 层次聚类C. 谱聚类D. 文档存储49. 在信息检索中，“查询扩展”主要用于什么？A. 提高查询覆盖率B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容50. 信息检索系统中的“文档分类”主要用于什么？A. 组织文档集合B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容答案：1. A2. A3. C4. A5. A6. B7. A8. A9. D10. A11. A12. D13. A14. A15. D16. A17. A18. D19. A20. A21. D22. A23. A24. C25. A26. A27. D28. A29. A30. D31. A32. A33. D34. A35. A36. D37. A38. A39. D40. A41. A42. D43. A44. A45. D46. A47. A48. D49. A50. A。

机器学习复习题及答案

一、单选题1、下列哪位是人工智能之父？（）A.Marniv Lee MinskyB.HerbertA.SimonC.Allen NewellD.John Clifford Shaw正确答案：A2、根据王珏的理解，下列不属于对问题空间W的统计描述是（）。

A.一致性假设B.划分C.泛化能力D.学习能力正确答案：D3、下列描述无监督学习错误的是（）。

A.无标签B.核心是聚类C.不需要降维D.具有很好的解释性正确答案：C4、下列描述有监督学习错误的是（）。

A.有标签B.核心是分类C.所有数据都相互独立分布D.分类原因不透明正确答案：C5、下列哪种归纳学习采用符号表示方式？（）A. 经验归纳学习B.遗传算法C.联接学习D.强化学习正确答案：A6、混淆矩阵的假正是指（）。

A.模型预测为正的正样本B.模型预测为正的负样本C.模型预测为负的正样本D.模型预测为负的负样本正确答案：B7、混淆矩阵的真负率公式是为（）。

A.TP/(TP+FN)B.FP/(FP+TN)C.FN/(TP+FN)D.TN/(TN+FP)正确答案：D8、混淆矩阵中的TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，准确率是（）。

A.1/4B.1/2C.4/7D.4/6正确答案：B9、混淆矩阵中的TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，精确率是（）。

A.1/4B.1/2C.4/7D.2/3正确答案：C10、混淆矩阵中的TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，召回率是（）。

A.1/4B.1/2C.4/7D.2/3正确答案：D11、混淆矩阵中的TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，F1-score是（）。

A.4/13B.8/13C.4/7D.2/30.00/2.00正确答案：B12、EM算法的E和M指什么？（）A.Expectation-MaximumB.Expect-MaximumC.Extra-MaximumD.Extra-Max正确答案：A13、EM算法的核心思想是？（）A.通过不断地求取目标函数的下界的最优值，从而实现最优化的目标。

orange练习题

orange练习题一、基础概念理解1. 请简述数据挖掘的基本任务。

2. 解释什么是数据仓库及其在数据挖掘中的作用。

3. 描述决策树算法的基本原理。

4. 请说明Kmeans聚类算法的步骤。

5. 解释关联规则挖掘中的支持度、置信度和提升度。

6. 请阐述贝叶斯分类器的原理。

7. 说明遗传算法在数据挖掘中的应用。

8. 描述文本挖掘的主要技术和应用领域。

9. 请简述时间序列分析的基本方法。

10. 解释什么是集成学习及其优势。

二、Python编程基础1. 编写Python代码，实现一个简单的线性回归模型。

2. 使用Python编写代码，实现Kmeans聚类算法。

3. 编写代码，使用决策树算法对鸢尾花数据集进行分类。

4. 使用Python实现Apriori算法进行关联规则挖掘。

5. 编写代码，使用朴素贝叶斯分类器对文本数据进行分类。

6. 使用Python实现一个简单的神经网络模型。

7. 编写代码，使用随机森林算法对数据集进行分类。

8. 使用Python实现Adaboost算法。

9. 编写代码，使用KNN算法对数据集进行分类。

10. 实现一个基于Python的决策树可视化工具。

三、数据预处理1. 编写代码，实现数据标准化处理。

2. 编写代码，实现数据归一化处理。

3. 请描述数据缺失值处理的常见方法。

4. 编写代码，实现数据缺失值的填充。

5. 请简述数据倾斜的解决方法。

6. 编写代码，实现数据去重。

7. 请描述如何处理数据中的异常值。

8. 编写代码，实现数据集的划分（训练集和测试集）。

9. 请简述特征选择的方法。

10. 编写代码，实现特征选择。

四、模型评估与优化1. 请解释交叉验证的原理。

2. 编写代码，实现交叉验证。

3. 请描述混淆矩阵的概念。

4. 编写代码，计算混淆矩阵。

5. 请解释准确率、精确率、召回率和F1值的概念。

6. 编写代码，计算准确率、精确率、召回率和F1值。

7. 请描述过拟合和欠拟合的概念。

8. 编写代码，实现模型的过拟合和欠拟合检测。

机器学习练习题

机器学习练习题考试练习题单项选择题1.在中创建⼀个元素均为0的数组可以使⽤（）函数。

[A]A.zeros( )B.arange( )C.linspace( )D.logspace( )2.通常（）误差作为误差的近似。

[A]A.测试B.训练C.经验D.以上都可以3.梯度为（）的点，就是的最⼩值点，⼀般认为此时模型达到了收敛。

[B]A.-1B.0C.1D.4.创建⼀个3*3的，下列代码中错误的是（）。

[C]A.np.arange(0,9).reshape(3,3)B.np.eye(3)C.np.random.random([3,3,3])D.np.mat(“1,2,3;4,5,6;7,8,9”)5.关于数据集的标准化，正确的描述是：（）。

[A]A.标准化有助于加快模型的收敛速度B.标准化⼀定是归⼀化，即数据集的取值分布在[0,1]区间上C.数据集的标准化⼀定是让标准差变为1D.所有的模型建模之前，必须进⾏数据集标准化6.Python安装第三⽅库的命令是（）。

[C]A.pip –hB.pyinstaller <拟安装库名>C.pip install <拟安装库名>D.pip download <拟安装库名>7.如果发现模型在验证集上的准确性整体⾼于训练集，在验证集上的损失整体低于训练集，则最可能的情况是：（）。

[B]A.验证集的数据样本与训练集相⽐，数量过少和过于简单B.模型没有采⽤正则化⽅法C.以上都对8.DL是下⾯哪个术语的简称（）。

[D]A.⼈⼯智能B.机器学习C.神经⽹络D.深度学习9.验证集和测试集，应该：（）。

[A]A.样本来⾃同⼀分布B.样本来⾃不同分布C.样本之间有⼀⼀对应关系D.拥有相同数量的样本10.⼀般使⽤以下哪种⽅法求解线性回归问题：（）。

[A]A.最⼩⼆乘法B.最⼤似然估计C.对数变换D.A和B11.以下哪个函数可以实现画布的创建？（）。

《机器学习》期末考试试卷附答案

《机器学习》期末考试试卷附答案一、选择题（每题5分，共25分）1. 机器学习的主要目的是让计算机从数据中____，以实现某些任务或预测未知数据。

A. 抽取特征B. 生成模型C. 进行推理D. 分类标签答案：B. 生成模型2. K-近邻算法（K-NN）是一种____算法。

A. 监督学习B. 无监督学习C. 半监督学习D. 强化学习答案：A. 监督学习3. 在决策树算法中，节点的分裂是基于____进行的。

A. 信息增益B. 基尼不纯度C. 均方误差D. 交叉验证答案：A. 信息增益4. 支持向量机（SVM）的主要目的是找到一个超平面，将不同类别的数据点____。

A. 完全分开B. 尽量分开C. 部分分开D. 不分开答案：B. 尽量分开5. 哪种优化算法通常用于训练深度学习模型？A. 梯度下降B. 牛顿法C. 拟牛顿法D. 以上都对答案：D. 以上都对二、填空题（每题5分，共25分）1. 机器学习可以分为监督学习、无监督学习和____学习。

A. 半监督B. 强化C. 主动学习D. 深度答案：A. 半监督2. 线性回归模型是一种____模型。

A. 线性B. 非线性C. 混合型D. 不确定型答案：A. 线性3. 在进行特征选择时，常用的评估指标有____、____和____。

A. 准确率B. 召回率C. F1 分数D. AUC 值答案：B. 召回率C. F1 分数D. AUC 值4. 神经网络中的激活函数通常用于引入____。

A. 非线性B. 线性C. 噪声D. 约束答案：A. 非线性5. 当我们说一个模型具有很好的泛化能力时，意味着该模型在____上表现良好。

A. 训练集B. 验证集C. 测试集D. 所有集答案：C. 测试集三、简答题（每题10分，共30分）1. 请简要解释什么是过拟合和欠拟合，并给出解决方法。

2. 请解释什么是交叉验证，并说明它的作用。

答案：交叉验证是一种评估模型泛化能力的方法，通过将数据集分成若干个互斥的子集，轮流用其中若干个子集作为训练集，其余子集作为验证集，对模型进行评估。

python数据分析期末考试题及答案

python数据分析期末考试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 在Python中，用于数据科学计算的库是：A. NumPyB. MatplotlibC. PandasD. SciPy答案：A2. 下列哪个函数用于计算数组的均值？A. mean()B. median()C. sum()D. count()答案：A3. Pandas中，哪个函数用于读取CSV文件？A. read_csv()B. read_excel()C. read_sql()D. read_html()答案：A4. 在Pandas中，DataFrame的列可以被重新命名，使用的方法是什么？A. rename()B. rename_axis()C. set_axis()D. set_index()答案：A5. 如果要将一个Pandas DataFrame的列转换为行，应该使用哪个方法？A. transpose()B. pivot()C. melt()D. reshape()答案：A二、多项选择题（每题3分，共15分）1. 下列哪些函数可以用来创建NumPy数组？A. array()B. zeros()C. ones()D. linspace()答案：ABCD2. Pandas中，哪些方法可以用来删除DataFrame中的行？A. drop()B. remove()C. delete()D. pop()答案：AD3. 在Python数据分析中，哪些库常用于数据可视化？A. MatplotlibB. SeabornC. PlotlyD. Bokeh答案：ABCD三、简答题（每题5分，共30分）1. 请解释Python中列表推导式的作用。

答案：列表推导式是一种简洁的构建列表的方法，它允许开发者通过一个表达式来创建列表，这个表达式可以包含条件语句和循环语句。

2. 描述Pandas中DataFrame和Series的主要区别。

答案：DataFrame是一个二维标签化数据结构，可以看作是由多个Series组成的，每个Series可以看作是DataFrame的一列。

DS2208数字扫描器产品参考指南说明书

- Updated 123Scan Requirements section. - Updated Advanced Data Formatting (ADF) section. - Updated Environmental Sealing in Table 4-2. - Added the USB Cert information in Table 4-2.
-05 Rev. A
6/2018
Rev. B Software Updates Added: - New Feedback email address. - Grid Matrix parameters - Febraban parameter - USB HID POS (formerly known as Microsoft UWP USB) - Product ID (PID) Type - Product ID (PID) Value - ECLevel
-06 Rev. A
10/2018 - Added Grid Matrix sample bar code. - Moved 123Scan chapter.
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机器学习期末复习题及答案

一、单选题1、在条件随机场（CRF）中，参数的学习通常使用哪种优化算法？（）A.K-Means聚类B.梯度提升机（GBM）C.支持向量机（SVM）D.随机梯度下降（SGD）正确答案：D2、在概率无向图模型中，什么是团分解（Cluster Decomposition）？（）A.一种通过节点之间的边传播信息，以更新节点的边缘概率的方法B.一种用于计算图的分割的算法C.一种将联合概率分布分解为多个局部概率分布的方法D.一种用于表示联合概率分布的无向树正确答案：C3、在数据不完备时，下列哪一种方法不是贝叶斯网络的参数学习方法（）A.拉普拉斯近似B.最大似然估计方法C.蒙特卡洛方法D.高斯逼近正确答案：B4、在有向图模型中，什么是条件独立性？（）A.给定父节点的条件下，子节点之间独立B.所有节点之间都独立C.所有节点的状态相互独立D.任意两个节点都是独立的正确答案：A5、在概率有向图模型中，节点表示什么？（）A.变量B.参数C.条件概率D.边正确答案：A6、下列哪一项表示簇中样本点的紧密程度？（）A.簇个数B.簇大小C.簇描述D.簇密度正确答案：D7、闵可夫斯基距离表示为曼哈顿距离时p为：（）A.1B.2C.3D.4正确答案：A8、谱聚类与K均值聚类相比，对于什么样的数据表现更好？（）A.低维数据B.高维数据C.线性可分数据D.高密度数据正确答案：B9、SVM适用于什么类型的问题？（）A.既可用于线性问题也可用于非线性问题B.仅适用于回归问题C.仅适用于非线性问题D.仅适用于线性问题正确答案：A10、对于在原空间中线性不可分的问题，支持向量机（）A.在原空间中寻找非线性函数划分数据B.无法处理C.利用核函数把数据映射到高维空间D.在原空间中寻找线性函数划分数据正确答案：C11、LDA主题模型中的alpha参数控制着什么？（）A.单词分布的稀疏性B.文档-主题分布的稀疏性C.模型大小D.模型收敛速度正确答案：B12、LDA的全称是什么？（）tent Dirichlet AllocationB.Linear Discriminant Analysistent Data AnalysisD.Lin Latent Dirichlet Allocation ear Data Algorithm正确答案：A13、以下对于梯度下降法中学习率lr的阐述，正确的是（）A.lr小，收敛速度较快B.lr大，收敛速度较慢C.lr小，收敛速度较慢且较不易收敛D.lr大，收敛速度较快但可能导致不收敛正确答案：D14、在EM算法中，E代表期望，M代表（）A.均值B.最大化C.最小化D.均方误差正确答案：B15、梯度下降中如何有效地捕捉到目标函数的全局最优？（）A.调整学习速率B.增加模型复杂度C.使用梯度下降的变种算法D.增加训练样本量正确答案：C二、多选题1、下列机器学习常用算法中哪个属于分类算法？（）A.K-meansB.最小距离分类器C.KNN(K近邻)D.逻辑回归正确答案：B、C、D2、下列关于决策树的说法正确的是？（）A.CART使用的是二叉树B.其可作为分类算法，也可用于回归模型C.不能处理连续型特征D.它易于理解、可解释性强正确答案：A、B、D3、下列属于k近邻算法中常用的距离度量方法的是？（）A.余弦相似度B.欧式距离C.曼哈顿距离D.闵可夫斯基距离正确答案：A、B、C、D4、下列属于深度模型的是？（）A.DNNB.LightgbmC.LSTMD.Seq2Seq正确答案：A、C、D5、sklearn中RFECV方法分成哪两个部分？（）A.RFEB.CVC.NLPD.MM正确答案：A、B6、以下关于蒙特卡洛方法描述正确的是（）A.蒙特卡洛方法计算值函数可以采用First-visit方法B.蒙特卡洛方法方差很大C.蒙特卡洛方法计算值函数可以采用Every-visit方法D.蒙特卡洛方法偏差很大正确答案：A、B、C7、为什么循环神经网络可以用来实现自动问答，比如对一句自然语言问句给出自然语言回答（）A.因为自动问答可以看成是一种序列到序列的转换B.因为循环神经网络能够处理变长输入C.因为循环神经网要比卷积神经网更强大D.因为卷积神经网络不能处理字符输入正确答案：A、B8、通常有哪几种训练神经网络的优化方法（）A.梯度下降法B.随机梯度下降法C.小批量随机梯度下降法D.集成法正确答案：A、B、C9、隐马尔可夫模型的三个基本问题是（）A.估值问题B.寻找状态序列C.学习模型参数D.状态更新正确答案：A、B、C10、在数据不完备时，贝叶斯网络的参数学习方法有（）A.高斯逼近B.蒙特卡洛方法C.拉普拉斯近似D.最大似然估计方法正确答案：A、B、C11、基于约束的方法通过统计独立性测试来学习结点间的（）A.独立性B.相关性C.依赖性D.完备性正确答案：A、B12、基于搜索评分的方法，关键点在于（）A.确定合适的搜索策略B.确定评分函数C.确定搜索优先级D.确定选择策略正确答案：A、B13、条件随机场需要解决的关键问题有（）A.特征函数的选择B.参数估计C.模型推断D.约束条件正确答案：A、B、C14、以下关于逻辑斯蒂回归模型的描述正确的是（）A.针对分类的可能性进行建模，不仅能预测出类别，还可以得到属于该类别的概率B.直接对分类的可能性进行建模，无需事先假设数据分布，这样就避免了假设分布不准确所带来的问题C.模型本质仍然是一个线性模型，实现相对简单D.逻辑斯蒂回归模型是线性回归模型正确答案：A、B、C、D15、LDA模型在做参数估计时，最常用的方法是（）A.Gibbs采样方法B.变分推断C.梯度下降D.Beam search正确答案：A、B三、判断题1、关于EM算法的收敛性，EM算法理论上不能够保证收敛（）正确答案：×2、多次运行，随机化初始点是对存在局部最优点的函数求解的一种方案（）正确答案：√3、训练算法的目的就是要让模型拟合训练数据（）正确答案：×4、循环神经网络按时间展开后就可以通过反向传播算法训练了（）正确答案：√5、GIS算法的收敛速度由计算更新值的步长确定。

初中python试题及答案

初中python试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 在Python中，以下哪个关键字用于定义一个函数？A. defB. functionC. funcD. define答案：A2. 以下哪个选项是Python中的注释方式？A. `// 这是一个注释`B. `# 这是一个注释`C. ``D. `/* 这是一个注释 */`答案：B3. Python中，以下哪个符号用于表示逻辑与操作？A. &&B. ||C. andD. or答案：C4. 在Python中，以下哪个函数用于计算一个数的绝对值？A. abs()B. fabs()C. absolute()D. modulus()答案：A5. 以下哪个选项是Python中正确的列表定义方式？A. list = [1, 2, 3]B. list = (1, 2, 3)C. list = {1, 2, 3}D. list = [1; 2; 3]答案：A6. Python中，以下哪个关键字用于循环遍历列表中的每个元素？A. forB. whileC. repeatD. loop答案：A7. 在Python中，以下哪个函数用于将字符串转换为大写？A. upper()B. toupper()C. capitalize()D. lower()答案：A8. Python中，以下哪个函数用于计算字符串的长度？A. len()B. length()C. size()D. count()答案：A9. 在Python中，以下哪个选项是正确的字典定义方式？A. dict = {1: 'a', 2: 'b'}B. dict = [1: 'a', 2: 'b']C. dict = (1: 'a', 2: 'b')D. dict = {1, 2: 'a', 'b'}答案：A10. Python中，以下哪个关键字用于定义一个类？A. classB. defC. functionD. struct答案：A二、填空题（每题2分，共20分）1. 在Python中，使用________关键字可以定义一个空集合。

机器学习期末考试试题

机器学习期末考试试题# 机器学习期末考试试题## 一、选择题（每题2分，共20分）1. 机器学习中的监督学习主要解决的问题类型是： - A. 回归问题- B. 分类问题- C. 聚类问题- D. 以上都是2. 下列哪个算法不是用于分类的：- A. 决策树- B. 支持向量机- C. K-means- D. 逻辑回归3. 在神经网络中，激活函数的作用是：- A. 增加计算复杂度- B. 引入非线性- C. 减少训练时间- D. 降低模型的泛化能力4. 交叉验证的主要目的是：- A. 加速模型训练- B. 减少模型过拟合- C. 增加数据量- D. 减少计算资源消耗5. 下列哪个不是深度学习模型：- A. 卷积神经网络（CNN）- B. 循环神经网络（RNN）- C. 随机森林- D. 长短期记忆网络（LSTM）## 二、简答题（每题10分，共30分）1. 请简述机器学习中的过拟合现象及其可能的解决方案。

2. 解释什么是特征工程，并说明其在机器学习中的重要性。

3. 描述一下什么是模型的泛化能力，并举例说明如何评估一个模型的泛化能力。

## 三、计算题（每题15分，共30分）1. 给定一个线性回归模型 \( y = \beta_0 + \beta_1 x_1 +\epsilon \)，其中 \( \epsilon \) 服从均值为0的正态分布。

假设我们有以下数据点：- \( x_1 = [1, 2, 3, 4, 5] \)- \( y = [2, 4, 5, 4, 5] \)- 请计算最小二乘法估计的参数 \( \beta_0 \) 和 \( \beta_1 \)。

2. 假设有一个简单的二分类问题，我们使用逻辑回归模型进行分类。

给定以下数据点和对应的标签：- 特征：\( [x_1, x_2] = [[2, 1], [3, 0], [1, 1], [4, 1]] \) - 标签：\( y = [1, 0, 1, 0] \)- 请写出逻辑回归的假设函数 \( h(x) \)，并计算使用梯度下降法更新参数的一次迭代过程。

数据挖掘期末试题及答案

数据挖掘期末试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘中，以下哪个算法是用于分类的？A. AprioriB. K-meansC. KNND. ID32. 以下哪个不是数据挖掘的步骤？A. 数据预处理B. 数据集成C. 数据可视化D. 数据存储3. 在关联规则挖掘中，支持度（Support）是指什么？A. 规则出现的频率B. 规则的可信度C. 规则的覆盖范围D. 规则的强度4. 以下哪个是聚类算法？A. Logistic RegressionB. Decision TreeC. Naive BayesD. Hierarchical Clustering5. 数据挖掘中，特征选择的目的是什么？A. 增加数据量B. 减少数据量C. 增加模型复杂度D. 减少模型复杂度二、简答题（每题10分，共30分）1. 请简述数据挖掘中过拟合的概念及其预防方法。

2. 解释什么是决策树，并说明其在数据挖掘中的应用。

3. 描述数据预处理的重要性及其主要步骤。

三、应用题（每题25分，共50分）1. 假设你有一个包含客户购买历史的数据集，描述如何使用数据挖掘技术来发现潜在的购买模式。

2. 给出一个实际例子，说明如何使用关联规则挖掘来提高零售业的销售效率。

四、案例分析（共30分）1. 阅读以下案例描述，并分析使用数据挖掘技术解决该问题的优势和可能遇到的挑战。

案例描述：一家电子商务公司想要通过分析用户浏览和购买行为来优化其推荐系统。

公司收集了大量用户数据，包括浏览历史、购买记录、用户评分和反馈。

答案：一、选择题1. D2. D3. A4. D5. D二、简答题1. 过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新的、未见过的数据上表现差的现象。

预防过拟合的方法包括：使用交叉验证、正则化技术、减少模型复杂度等。

2. 决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。

它通过一系列的问题将数据分割成不同的子集，直到达到一个纯度的节点，即决策点。

《机器学习导论》题集

《机器学习导论》题集一、选择题（每题2分，共20分）1.以下哪个选项不是机器学习的基本类型？A. 监督学习B. 无监督学习C. 强化学习D. 深度学习2.在监督学习中，以下哪个选项是标签（label）的正确描述？A. 数据的特征B. 数据的输出结果C. 数据的输入D. 数据的预处理过程3.以下哪个算法属于无监督学习？A. 线性回归B. 逻辑回归C. K-均值聚类D. 支持向量机4.在机器学习中，过拟合（overfitting）是指什么？A. 模型在训练集上表现很好，但在新数据上表现差B. 模型在训练集上表现差，但在新数据上表现好C. 模型在训练集和新数据上表现都很好D. 模型在训练集和新数据上表现都差5.以下哪个选项不是交叉验证（cross-validation）的用途？A. 评估模型的泛化能力B. 选择模型的超参数C. 减少模型的训练时间D. 提高模型的准确性6.在梯度下降算法中，学习率（learning rate）的作用是什么？A. 控制模型训练的迭代次数B. 控制模型参数的更新速度C. 控制模型的复杂度D. 控制模型的训练数据量7.以下哪个激活函数常用于神经网络中的隐藏层？A. Sigmoid函数B. Softmax函数C. ReLU函数D. 线性函数8.以下哪个选项不是决策树算法的优点？A. 易于理解和解释B. 能够处理非线性数据C. 对数据预处理的要求不高D. 计算复杂度低，适合大规模数据集9.以下哪个评价指标适用于二分类问题？A. 准确率（Accuracy）B. 召回率（Recall）C. F1分数（F1 Score）D. 以上都是10.以下哪个算法属于集成学习（ensemble learning）？A. 随机森林B. K-近邻算法C. 朴素贝叶斯D. 感知机二、填空题（每空2分，共20分）1.在机器学习中，数据通常被分为训练集、_______和测试集。

2._______是一种常用的数据预处理技术，用于将数值特征缩放到一个指定的范围。

Python模拟题(含答案)

Python模拟题（含答案）一、单选题（共57题，每题1分，共57分）1.若字符串s=‘ab\tc’,则len(s)的值是A、5B、7C、4D、6正确答案：A2.字符串是一个字符序列,例如,字符串s,从右侧向左第2个字符用()索引?A、s[0:-2]B、s[2]C、s[-2]D、s[:-2]正确答案：C3.foriinrange(0,2):print(i)上述程序的输出结果是()A、012B、12C、1D、01正确答案：D4.给出如下代码S='PythonisOpenSource!'print(s[0:].upper())上述代码的输出结果是()A、PYTHONB、PYTHONISOPENSOURCEC、PythonisOpenSource!D、PYTHONISOPENSOURCE!正确答案：D5.给出如下代码:DictColor={“seashell”:“海贝色”,“gold”:“金色”,“pink”:“粉红色”,“brown”:“棕色”,“purple”:“紫色”,“tomato”:“西红柿色”}以下选项中能输出“海贝色”的是()A、print(DictColor[“seashell”])B、print(DictColor.keys())C、print(DictColor.values())D、print(DictColor[“海贝色”])正确答案：A6.下列说法中哪项是错误的:A、选择语句可以嵌套B、while语句的循环体中可以包括if语句C、循环语句不可以嵌套D、if语句中可以包括循环语句正确答案：C7.以下关于函数参数传递的描述,错误的是:A、函数的实参位置可变,需要形参定义和实参调用时都要给出名称B、定义函数的时候,可选参数必须写在非可选参数的后面C、调用函数时,可变数量参数被当做元组类型传递到函数中D、Python支持可变数量的参数,实参用”*参数名”表示正确答案：D8.关于列表数据结构,下面描述正确的是()A、不支持in运算符B、必须按顺序插入元素C、可以不按顺序查找元素D、所有元素类型必须相同正确答案：C9.下列表达式的值为True的是()A、(3,2)<(‘a’,‘b’)B、‘abc’>‘xyz’C、3>2>2D、'5+4j'>‘2-3j’正确答案：D10.Python语句print(type([1,2,3,4]))的输出结果是()。

数据挖掘期末考试试题(含答案)

数据挖掘期末考试试题(含答案)题目一：数据预处理题目描述：给定一个包含缺失值的数据集，采取合适的方法对缺失值进行处理，并解释你的方法选择的原因。

答案：缺失值在数据分析中是一个常见的问题。

我选择使用均值填充的方法来处理缺失值。

这种方法将缺失的值用该特征的均值进行代替。

我选择均值填充的原因是因为这种方法简单易用，并且可以保持数据的整体分布特征。

均值填充假设缺失值与观察到值的分布相似，因此使用均值填充可以避免引入过多的噪音。

题目二：关联规则挖掘题目描述：给定一个购物篮数据集，包含多个商品的组合，使用Apriori 算法挖掘频繁项集和关联规则，并给出相关的评估指标。

答案：Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法。

它通过计算支持度和置信度来挖掘频繁项集和关联规则。

首先，通过扫描数据集，计算每个项集的支持度。

然后，根据设定的最小支持度阈值，选取频繁项集作为结果。

接着，根据频繁项集，计算每个规则的置信度。

利用最小置信度阈值，筛选出高置信度的关联规则。

评估指标包括支持度、置信度和提升度。

支持度衡量一个项集在数据集中出现的频率，置信度衡量规则的可信程度，提升度衡量规则对目标项集出现的增益。

题目三：聚类算法题目描述：给定一个数据集，包含多个样本和多个特征，使用K-means算法将样本划分为K个簇，并解释评估聚类性能的指标。

答案：K-means算法是一种常用的聚类算法。

它通过迭代的方式将样本划分为K个簇。

首先，随机选择K个初始聚类中心。

然后，对于每个样本，计算其与每个聚类中心的距离，并将其划分到距离最近的簇中。

接着，更新每个簇的聚类中心，计算新的聚类中心位置。

重复以上步骤，直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

评估聚类性能的指标包括簇内平方和（SSE）和轮廓系数。

簇内平方和衡量样本与其所属簇的距离之和，SSE越小表示聚类效果越好。

轮廓系数衡量样本与其所属簇以及其他簇之间的距离，值介于-1到1之间，越接近1表示聚类效果越好。

数据挖掘期末考试题及答案

数据挖掘期末考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘中的关联规则挖掘主要用来发现数据项之间的什么关系？A. 因果关系B. 相关性C. 线性关系D. 依赖关系答案：B2. 决策树算法中，哪个指标用于选择分裂节点？A. 信息增益B. 支持度C. 置信度D. 精确度答案：A3. 聚类分析中，K-means算法的K值表示什么？A. 聚类中心的数量B. 聚类半径C. 聚类成员的最小数量D. 聚类成员的最大数量答案：A4. 在数据挖掘中，哪个算法常用于分类问题？A. Apriori算法B. K-means算法C. KNN算法D. ID3算法答案：C5. 数据挖掘中的异常检测通常用于哪些领域？A. 市场分析B. 客户细分C. 欺诈检测D. 趋势预测答案：C6. 朴素贝叶斯分类器属于哪种类型的学习算法？A. 监督学习B. 非监督学习C. 半监督学习D. 强化学习答案：A7. 在关联规则挖掘中，支持度是指什么？A. 规则出现的频率B. 规则的置信度C. 规则的覆盖度D. 规则的强度答案：A8. 神经网络在数据挖掘中通常用于解决什么问题？A. 聚类B. 分类C. 回归D. 所有上述问题答案：D9. 哪个算法是数据挖掘中用于特征选择的算法？A. 主成分分析（PCA）B. 线性判别分析（LDA）C. 独立成分分析（ICA）D. 随机森林答案：D10. 数据挖掘中的时间序列分析通常用于哪些领域？A. 股票市场预测B. 销售预测C. 天气预报D. 所有上述领域答案：D二、简答题（每题10分，共30分）1. 简述数据挖掘中的主要任务有哪些？答案：数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测、趋势预测等。

2. 描述决策树算法的基本原理。

答案：决策树算法是一种监督学习算法，它通过从数据特征中选择最优特征来构建决策树，从而实现对数据的分类或回归。

算法通过递归地选择最优分裂节点，构建树状结构，直到满足停止条件。

python search函数用法

python search函数用法Python是当前非常受欢迎的编程语言，主要因为它具有容易上手，易读性强，能够处理大规模数据和自由扩展等优势。

其中，搜索函数是Python的一种非常有用的功能，对于初学者和高级用户都是必不可少的。

接下来，我将为大家详细介绍Python中的搜索函数及其用法。

Python中的搜索函数主要有两种：一种是列表搜索函数（list search function），另一种是字符串搜索函数（string search function）。

1.列表搜索函数列表搜索函数用来在Python的列表中查找特定的值，并返回其在列表中的位置。

常用的列表搜索函数有三种：index()、count()和in。

index()函数用法：list.index(x[, start[, end]])函数说明：在列表list中找出第一个值为x的元素，返回其索引值。

count()函数用法：list.count(obj)函数说明：统计某个元素在列表list中出现的次数。

in函数用法：x in list函数说明：在列表list中查找元素x，若存在返回True，否则返回False。

2.字符串搜索函数字符串搜索函数用于在Python字符串中查找特定的字符、子串。

常用的字符串搜索函数有三种：find()、index()和in。

find()函数用法：str.find(sub[, start[, end]])函数说明：返回字符串str中，子串sub在[start, end]内第一次出现的位置（0-based），若不存在则返回-1。

index()函数用法：str.index(sub[, start[, end]])函数说明：返回字符串str中，子串sub在[start, end]内第一次出现的位置（0-based），若不存在则抛出异常。

in函数用法：sub in str函数说明：在字符串str中查找子串sub，若存在返回True，否则返回False。

python 中统计英文字母的函数

标题：Python 中统计英文字母的函数在日常的编程工作中，我们经常会遇到需要统计英文字母的情况，比如要求计算一段文字中各个字母出现的次数，或者需要对一段文字进行字母频率分析等。

在Python中，有多种方法可以实现英文字母的统计，本文将介绍几种常用的方法和函数，帮助读者更好地理解和运用Python中的统计功能。

1. 使用循环和字典统计在Python中，我们可以通过循环遍历字符串，并使用字典来统计每个字母的出现次数。

以下是一个简单的示例代码：```pythondef count_letters(text):letter_count = {}for letter in text:if letter.isalpha():letter = letter.lower()if letter in letter_count:letter_count[letter] += 1else:letter_count[letter] = 1return letter_count```在上面的代码中，我们定义了一个函数`count_letters`，它接受一个字符串作为参数`text`，然后使用循环遍历字符串中的每个字符。

对于每个字母，我们首先使用`isalpha()`函数判断是否为英文字母，然后将其转换为小写字母，最后使用字典`letter_count`来统计各个字母出现的次数。

函数返回一个包含字母出现次数的字典。

2. 使用collections 模块中的 CounterPython的`collections`模块中提供了一个名为`Counter`的类，它可以非常方便地实现对序列中元素的计数。

以下是一个使用`Counter`实现字母统计的示例代码：```pythonfrom collections import Counterdef count_letters(text):letter_count = Counter([letter.lower() for letter in text if letter.isalpha()])return letter_count```在上面的代码中，我们首先通过列表推导式将字符串`text`中的所有字母转换为小写，并使用`Counter`类来统计各个字母出现的次数。

abc 深搜迭代例题

abc 深搜迭代例题摘要：一、介绍深搜算法1.深搜算法的基本概念2.深搜算法在编程竞赛中的应用二、深搜算法的迭代过程1.状态转移方程2.剪枝操作3.重复子问题消除三、例题解析1.题目背景及难度分析2.解题思路及算法实现3.代码展示与解释四、深搜算法的优缺点1.优点2.缺点五、总结与展望1.深搜算法在编程竞赛中的重要性2.如何提高深搜算法的实际应用能力正文：一、介绍深搜算法深搜算法，全称深度优先搜索算法（Depth-First Search），是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

它沿着一个路径一直向前，直到达到最深的顶点，然后回溯到上一个顶点，继续尝试其他可能的路径。

深搜算法广泛应用于计算机科学、人工智能、数据结构等领域，尤其在编程竞赛中，选手们需要运用深搜算法解决各种复杂的问题。

二、深搜算法的迭代过程深搜算法的迭代过程主要包括三个部分：状态转移方程、剪枝操作和重复子问题消除。

1.状态转移方程：根据题目要求，定义一个状态转移方程，用于描述问题从当前状态转移到下一个状态的过程。

2.剪枝操作：在搜索过程中，当发现某个节点已经不可能产生解时，就进行剪枝操作，避免继续搜索无意义的节点。

3.重复子问题消除：在搜索过程中，如果发现某个节点已经被搜索过，那么就跳过这个节点，避免重复计算。

三、例题解析这里以一道经典的深搜问题为例，进行解题思路及算法实现的解析。

1.题目背景及难度分析：题目描述了一棵有向图，要求从起点走到终点，每次可以走一步或者两步，问最少需要多少步。

该题目难度较高，需要运用深搜算法进行求解。

2.解题思路及算法实现：首先，定义一个状态转移方程，表示从当前节点走到下一个节点所需的最少步数。

然后，使用递归的方式进行深搜，同时进行剪枝操作和重复子问题消除。

最后，找到从起点到终点的最短路径，即为所求答案。

3.代码展示与解释：```def dfs(u, v, dist):# 剪枝操作：如果当前节点已经走过，或者从当前节点无法走到目标节点，则返回无穷大if u == v or dist[u] == inf:return inf# 状态转移方程：从当前节点走到目标节点，最少需要dist[u] + 1 步if dist[u] + 1 < dist[v]:dist[v] = dist[u] + 1# 遍历当前节点的相邻节点for i in g[u]:dfs(i, v, dist)# 初始化起点到各个节点的距离dist = [inf] * ndist[0] = 0# 调用深搜函数，找到从起点到终点的最短路径dfs(0, n - 1, dist)# 输出结果print(dist[n - 1])```四、深搜算法的优缺点1.优点：深搜算法能够处理较为复杂的问题，适用于多种类型的题目。

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a r X i v :h e p -e x /0408033v 1 11 A u g 2004B A B A R -CONF-04/17SLAC-PUB-10586Search for B →χc K (∗)Decays The B A B A R Collaboration February 7,2008Abstract We report on the search for the factorization suppressed decays B →χc 0K (∗)and B →χc 2K (∗),with χc 0and χc 2decaying into J/ψγ.We use a sample of 124million BWork supported in part by Department of Energy contract DE-AC03-76SF00515.The B A B A R Collaboration,B.Aubert,R.Barate,D.Boutigny,F.Couderc,J.-M.Gaillard,A.Hicheur,Y.Karyotakis,J.P.Lees,V.Tisserand,A.ZghicheLaboratoire de Physique des Particules,F-74941Annecy-le-Vieux,FranceA.Palano,A.PompiliUniversit`a di Bari,Dipartimento di Fisica and INFN,I-70126Bari,ItalyJ.C.Chen,N.D.Qi,G.Rong,P.Wang,Y.S.ZhuInstitute of High Energy Physics,Beijing100039,ChinaG.Eigen,I.Ofte,B.StuguUniversity of Bergen,Inst.of Physics,N-5007Bergen,NorwayG.S.Abrams,A.W.Borgland,A.B.Breon,D.N.Brown,J.Button-Shafer,R.N.Cahn,E.Charles, C.T.Day,M.S.Gill,A.V.Gritsan,Y.Groysman,R.G.Jacobsen,R.W.Kadel,J.Kadyk,L.T.Kerth,Yu.G.Kolomensky,G.Kukartsev,G.Lynch,L.M.Mir,P.J.Oddone,T.J.Orimoto,M.Pripstein,N.A.Roe,M.T.Ronan,V.G.Shelkov,W.A.WenzelLawrence Berkeley National Laboratory and University of California,Berkeley,CA94720,USAM.Barrett,K.E.Ford,T.J.Harrison,A.J.Hart,C.M.Hawkes,S.E.Morgan,A.T.Watson University of Birmingham,Birmingham,B152TT,United KingdomM.Fritsch,K.Goetzen,T.Held,H.Koch,B.Lewandowski,M.Pelizaeus,M.SteinkeRuhr Universit¨a t Bochum,Institut f¨u r Experimentalphysik1,D-44780Bochum,GermanyJ.T.Boyd,N.Chevalier,W.N.Cottingham,M.P.Kelly,tham,F.F.WilsonUniversity of Bristol,Bristol BS81TL,United KingdomT.Cuhadar-Donszelmann,C.Hearty,N.S.Knecht,T.S.Mattison,J.A.McKenna,D.Thiessen University of British Columbia,Vancouver,BC,Canada V6T1Z1A.Khan,P.Kyberd,L.TeodorescuBrunel University,Uxbridge,Middlesex UB83PH,United KingdomA.E.Blinov,V.E.Blinov,V.P.Druzhinin,V.B.Golubev,V.N.Ivanchenko,E.A.Kravchenko,A.P.Onuchin,S.I.Serednyakov,Yu.I.Skovpen,E.P.Solodov,A.N.YushkovBudker Institute of Nuclear Physics,Novosibirsk630090,RussiaD.Best,M.Bruinsma,M.Chao,I.Eschrich,D.Kirkby,nkford,M.Mandelkern,R.K.Mommsen,W.Roethel,D.P.StokerUniversity of California at Irvine,Irvine,CA92697,USAC.Buchanan,B.L.HartﬁelUniversity of California at Los Angeles,Los Angeles,CA90024,USAS.D.Foulkes,J.W.Gary,B.C.Shen,K.WangUniversity of California at Riverside,Riverside,CA92521,USAD.del Re,H.K.Hadavand,E.J.Hill,D.B.MacFarlane,H.P.Paar,Sh.Rahatlou,V.SharmaUniversity of California at San Diego,La Jolla,CA92093,USAJ.W.Berryhill,C.Campagnari,B.Dahmes,O.Long,A.Lu,M.A.Mazur,J.D.Richman,W.Verkerke University of California at Santa Barbara,Santa Barbara,CA93106,USAT.W.Beck,A.M.Eisner,C.A.Heusch,J.Kroseberg,W.S.Lockman,G.Nesom,T.Schalk,B.A.Schumm,A.Seiden,P.Spradlin,D.C.Williams,M.G.WilsonUniversity of California at Santa Cruz,Institute for Particle Physics,Santa Cruz,CA95064,USAJ.Albert,E.Chen,G.P.Dubois-Felsmann,A.Dvoretskii,D.G.Hitlin,I.Narsky,T.Piatenko,F.C.Porter,A.Ryd,A.Samuel,S.YangCalifornia Institute of Technology,Pasadena,CA91125,USAS.Jayatilleke,G.Mancinelli,B.T.Meadows,M.D.SokoloﬀUniversity of Cincinnati,Cincinnati,OH45221,USAT.Abe,F.Blanc,P.Bloom,S.Chen,W.T.Ford,U.Nauenberg,A.Olivas,P.Rankin,J.G.Smith,J.Zhang,L.ZhangUniversity of Colorado,Boulder,CO80309,USAA.Chen,J.L.Harton,A.Soﬀer,W.H.Toki,R.J.Wilson,Q.ZengColorado State University,Fort Collins,CO80523,USAD.Altenburg,T.Brandt,J.Brose,M.Dickopp,E.Feltresi,A.Hauke,cker,R.M¨u ller-Pfeﬀerkorn, R.Nogowski,S.Otto,A.Petzold,J.Schubert,K.R.Schubert,R.Schwierz,B.Spaan,J.E.Sundermann Technische Universit¨a t Dresden,Institut f¨u r Kern-und Teilchenphysik,D-01062Dresden,GermanyD.Bernard,G.R.Bonneaud,F.Brochard,P.Grenier,S.Schrenk,Ch.Thiebaux,G.Vasileiadis,M.VerderiEcole Polytechnique,LLR,F-91128Palaiseau,FranceD.J.Bard,P.J.Clark,vin,F.Muheim,S.Playfer,Y.XieUniversity of Edinburgh,Edinburgh EH93JZ,United KingdomM.Andreotti,V.Azzolini,D.Bettoni,C.Bozzi,R.Calabrese,G.Cibinetto,E.Luppi,M.Negrini,L.Piemontese,A.SartiUniversit`a di Ferrara,Dipartimento di Fisica and INFN,I-44100Ferrara,ItalyE.TreadwellFlorida A&M University,Tallahassee,FL32307,USAF.Anulli,R.Baldini-Ferroli,A.Calcaterra,R.de Sangro,G.Finocchiaro,P.Patteri,I.M.Peruzzi,M.Piccolo,A.ZalloLaboratori Nazionali di Frascati dell’INFN,I-00044Frascati,ItalyA.Buzzo,R.Capra,R.Contri,G.Crosetti,M.Lo Vetere,M.Macri,M.R.Monge,S.Passaggio,C.Patrignani,E.Robutti,A.Santroni,S.TosiUniversit`a di Genova,Dipartimento di Fisica and INFN,I-16146Genova,ItalyS.Bailey,G.Brandenburg,K.S.Chaisanguanthum,M.Morii,E.WonHarvard University,Cambridge,MA02138,USAR.S.Dubitzky,ngeneggerUniversit¨a t Heidelberg,Physikalisches Institut,Philosophenweg12,D-69120Heidelberg,Germany W.Bhimji,D.A.Bowerman,P.D.Dauncey,U.Egede,J.R.Gaillard,G.W.Morton,J.A.Nash,M.B.Nikolich,G.P.TaylorImperial College London,London,SW72AZ,United KingdomM.J.Charles,G.J.Grenier,U.MallikUniversity of Iowa,Iowa City,IA52242,USAJ.Cochran,H.B.Crawley,msa,W.T.Meyer,S.Prell,E.I.Rosenberg,A.E.Rubin,J.YiIowa State University,Ames,IA50011-3160,USAM.Biasini,R.Covarelli,M.PioppiUniversit`a di Perugia,Dipartimento di Fisica and INFN,I-06100Perugia,ItalyM.Davier,X.Giroux,G.Grosdidier,A.H¨o cker,place,F.Le Diberder,V.Lepeltier,A.M.Lutz, T.C.Petersen,S.Plaszczynski,M.H.Schune,L.Tantot,G.WormserLaboratoire de l’Acc´e l´e rateur Lin´e aire,F-91898Orsay,FranceC.H.Cheng,nge,M.C.Simani,D.M.WrightLawrence Livermore National Laboratory,Livermore,CA94550,USAA.J.Bevan,C.A.Chavez,J.P.Coleman,I.J.Forster,J.R.Fry,E.Gabathuler,R.Gamet,D.E.Hutchcroft,R.J.Parry,D.J.Payne,R.J.Sloane,C.TouramanisUniversity of Liverpool,Liverpool L6972E,United KingdomJ.J.Back,1C.M.Cormack,P.F.Harrison,1F.Di Lodovico,G.B.Mohanty1Queen Mary,University of London,E14NS,United KingdomC.L.Brown,G.Cowan,R.L.Flack,H.U.Flaecher,M.G.Green,P.S.Jackson,T.R.McMahon,S.Ricciardi,F.Salvatore,M.A.WinterUniversity of London,Royal Holloway and Bedford New College,Egham,Surrey TW200EX,United KingdomD.Brown,C.L.DavisUniversity of Louisville,Louisville,KY40292,USAJ.Allison,N.R.Barlow,R.J.Barlow,P.A.Hart,M.C.Hodgkinson,ﬀerty,A.J.Lyon,J.C.WilliamsUniversity of Manchester,Manchester M139PL,United KingdomA.Farbin,W.D.Hulsbergen,A.Jawahery,D.Kovalskyi,e,V.Lillard,D.A.RobertsUniversity of Maryland,College Park,MD20742,USAG.Blaylock,C.Dallapiccola,K.T.Flood,S.S.Hertzbach,R.Koﬂer,V.B.Koptchev,T.B.Moore,S.Saremi,H.Staengle,S.WillocqUniversity of Massachusetts,Amherst,MA01003,USAR.Cowan,G.Sciolla,S.J.Sekula,F.Taylor,R.K.Yamamoto Massachusetts Institute of Technology,Laboratory for Nuclear Science,Cambridge,MA02139,USAD.J.J.Mangeol,P.M.Patel,S.H.RobertsonMcGill University,Montr´e al,QC,Canada H3A2T8zzaro,V.Lombardo,F.PalomboUniversit`a di Milano,Dipartimento di Fisica and INFN,I-20133Milano,ItalyJ.M.Bauer,L.Cremaldi,V.Eschenburg,R.Godang,R.Kroeger,J.Reidy,D.A.Sanders,D.J.Summers,H.W.ZhaoUniversity of Mississippi,University,MS38677,USAS.Brunet,D.Cˆo t´e,P.TarasUniversit´e de Montr´e al,Laboratoire Ren´e J.A.L´e vesque,Montr´e al,QC,Canada H3C3J7H.NicholsonMount Holyoke College,South Hadley,MA01075,USAN.Cavallo,2F.Fabozzi,2C.Gatto,L.Lista,D.Monorchio,P.Paolucci,D.Piccolo,C.Sciacca Universit`a di Napoli Federico II,Dipartimento di Scienze Fisiche and INFN,I-80126,Napoli,ItalyM.Baak,H.Bulten,G.Raven,H.L.Snoek,L.WildenNIKHEF,National Institute for Nuclear Physics and High Energy Physics,NL-1009DB Amsterdam,The NetherlandsC.P.Jessop,J.M.LoSeccoUniversity of Notre Dame,Notre Dame,IN46556,USAT.Allmendinger,K.K.Gan,K.Honscheid,D.Hufnagel,H.Kagan,R.Kass,T.Pulliam,A.M.Rahimi,R.Ter-Antonyan,Q.K.WongOhio State University,Columbus,OH43210,USAJ.Brau,R.Frey,O.Igonkina,C.T.Potter,N.B.Sinev,D.Strom,E.TorrenceUniversity of Oregon,Eugene,OR97403,USAF.Colecchia,A.Dorigo,F.Galeazzi,M.Margoni,M.Morandin,M.Posocco,M.Rotondo,F.Simonetto,R.Stroili,G.Tiozzo,C.VociUniversit`a di Padova,Dipartimento di Fisica and INFN,I-35131Padova,ItalyM.Benayoun,H.Briand,J.Chauveau,P.David,Ch.de la Vaissi`e re,L.Del Buono,O.Hamon,M.J.J.John,Ph.Leruste,J.Malcles,J.Ocariz,M.Pivk,L.Roos,S.T’Jampens,G.Therin Universit´e s Paris VI et VII,Laboratoire de Physique Nucl´e aire et de Hautes Energies,F-75252Paris,FranceP.F.Manfredi,V.ReUniversit`a di Pavia,Dipartimento di Elettronica and INFN,I-27100Pavia,ItalyP.K.Behera,L.Gladney,Q.H.Guo,J.PanettaUniversity of Pennsylvania,Philadelphia,PA19104,USAC.Angelini,G.Batignani,S.Bettarini,M.Bondioli,F.Bucci,G.Calderini,M.Carpinelli,F.Forti, M.A.Giorgi,A.Lusiani,G.Marchiori,F.Martinez-Vidal,3M.Morganti,N.Neri,E.Paoloni,M.Rama,G.Rizzo,F.Sandrelli,J.WalshUniversit`a di Pisa,Dipartimento di Fisica,Scuola Normale Superiore and INFN,I-56127Pisa,ItalyM.Haire,D.Judd,K.Paick,D.E.WagonerPrairie View A&M University,Prairie View,TX77446,USAN.Danielson,P.Elmer,u,C.Lu,V.Miftakov,J.Olsen,A.J.S.Smith,A.V.TelnovPrinceton University,Princeton,NJ08544,USAF.Bellini,G.Cavoto,4R.Faccini,F.Ferrarotto,F.Ferroni,M.Gaspero,L.Li Gioi,M.A.Mazzoni,S.Morganti,M.Pierini,G.Piredda,F.Safai Tehrani,C.VoenaUniversit`a di Roma La Sapienza,Dipartimento di Fisica and INFN,I-00185Roma,ItalyS.Christ,G.Wagner,R.WaldiUniversit¨a t Rostock,D-18051Rostock,GermanyT.Adye,N.De Groot,B.Franek,N.I.Geddes,G.P.Gopal,E.O.Olaiya Rutherford Appleton Laboratory,Chilton,Didcot,Oxon,OX110QX,United KingdomR.Aleksan,S.Emery,A.Gaidot,S.F.Ganzhur,P.-F.Giraud,G.Hamel de Monchenault,W.Kozanecki, M.Legendre,G.W.London,B.Mayer,G.Schott,G.Vasseur,Ch.Y`e che,M.ZitoDSM/Dapnia,CEA/Saclay,F-91191Gif-sur-Yvette,FranceM.V.Purohit,A.W.Weidemann,J.R.Wilson,F.X.YumicevaUniversity of South Carolina,Columbia,SC29208,USAD.Aston,R.Bartoldus,N.Berger,A.M.Boyarski,O.L.Buchmueller,R.Claus,M.R.Convery,M.Cristinziani,G.De Nardo,D.Dong,J.Dorfan,D.Dujmic,W.Dunwoodie,E.E.Elsen,S.Fan, R.C.Field,T.Glanzman,S.J.Gowdy,T.Hadig,V.Halyo,C.Hast,T.Hryn’ova,W.R.Innes, M.H.Kelsey,P.Kim,M.L.Kocian,D.W.G.S.Leith,J.Libby,S.Luitz,V.Luth,H.L.Lynch,H.Marsiske,R.Messner,D.R.Muller,C.P.O’Grady,V.E.Ozcan,A.Perazzo,M.Perl,S.Petrak, B.N.Ratcliﬀ,A.Roodman,A.A.Salnikov,R.H.Schindler,J.Schwiening,G.Simi,A.Snyder,A.Soha,J.Stelzer,D.Su,M.K.Sullivan,J.Va’vra,S.R.Wagner,M.Weaver,A.J.R.Weinstein, W.J.Wisniewski,M.Wittgen,D.H.Wright,A.K.Yarritu,C.C.YoungStanford Linear Accelerator Center,Stanford,CA94309,USAP.R.Burchat,A.J.Edwards,T.I.Meyer,B.A.Petersen,C.RoatStanford University,Stanford,CA94305-4060,USAS.Ahmed,M.S.Alam,J.A.Ernst,M.A.Saeed,M.Saleem,F.R.WapplerState University of New York,Albany,NY12222,USAW.Bugg,M.Krishnamurthy,S.M.SpanierUniversity of Tennessee,Knoxville,TN37996,USAR.Eckmann,H.Kim,J.L.Ritchie,A.Satpathy,R.F.SchwittersUniversity of Texas at Austin,Austin,TX78712,USAJ.M.Izen,I.Kitayama,X.C.Lou,S.YeUniversity of Texas at Dallas,Richardson,TX75083,USAF.Bianchi,M.Bona,F.Gallo,D.GambaUniversit`a di Torino,Dipartimento di Fisica Sperimentale and INFN,I-10125Torino,ItalyL.Bosisio,C.Cartaro,F.Cossutti,G.Della Ricca,S.Dittongo,S.Grancagnolo,nceri,P.Poropat,5L.Vitale,G.VuagninUniversit`a di Trieste,Dipartimento di Fisica and INFN,I-34127Trieste,ItalyR.S.PanviniVanderbilt University,Nashville,TN37235,USASw.Banerjee,C.M.Brown,D.Fortin,P.D.Jackson,R.Kowalewski,J.M.Roney,R.J.SobieUniversity of Victoria,Victoria,BC,Canada V8W3P6H.R.Band,B.Cheng,S.Dasu,M.Datta,A.M.Eichenbaum,M.Graham,J.J.Hollar,J.R.Johnson,P.E.Kutter,H.Li,R.Liu,A.Mihalyi,A.K.Mohapatra,Y.Pan,R.Prepost,P.Tan,J.H.vonWimmersperg-Toeller,J.Wu,S.L.Wu,Z.YuUniversity of Wisconsin,Madison,WI53706,USAM.G.Greene,H.NealYale University,New Haven,CT06511,USA1INTRODUCTIONHadronic decays of heavy mesons are not precisely described,despite the electroweak nature of the quark decay,because the initial andﬁnal states consist of mesons,not of quarks.The factorization scheme allows one to make some predictions though.Factorization assumes that a weak decay matrix element can be described as the product of two independent hadronic currents.Under the factorization hypothesis,B→c K(∗)decays are allowed when c=J/ψ,ψ(2S)orχc1,but suppressed when c=χc0orχc2[1].In lowest order heavy quark eﬀective theory,there is no J≥2 operator to create the tensorχc2from the vacuum.The decay rate toχc0is zero due to charge conjugation invariance[2].Belle has recently[3]observed B→χc0K+decays,withχc0→π+π−or K+K−,with a branching fraction surprisingly large based on the expectation from factorization and measurements of theχc1branching fraction.BaBar has conﬁrmed the observation[4]with a branching fraction somewhat lower than,but compatible with,that measured by Belle.In this document we attempt the detection of B→χc,i K(∗),i=0,2,using the radiativeχc→J/ψγdecays.2THE B A B A R DETECTOR AND DATASETThe data used in this analysis were collected with the B A B A R detector at the PEP-II storage ring. They represent an integrated luminosity of112.4fb−1of data taken at theΥ(4S)resonance.The B A B A R detector is described elsewhere[5].Charged particles are detected with aﬁve-layer, double-sided silicon vertex tracker(SVT)and a40-layer drift chamber(DCH)with a helium-based gas mixture,placed in a1.5-T solenoidalﬁeld produced by a superconducting magnet.The charged-particle momentum resolution is approximately(δp T/p T)2=(0.0013p T)2+(0.0045)2,where p T is the transverse momentum in GeV/c.The SVT,with a typical single-hit resolution of10µm, measures the impact parameters of charged-particle tracks in both the plane transverse to the beam direction and along the beam.Charged-particle types are identiﬁed from the ionization energy loss(d E/d x)measured in the DCH and SVT,and from the Cherenkov radiation detected in a ring-imaging Cherenkov device(DIRC).Photons are identiﬁed by a CsI(Tl)electromagnetic calorimeter(EMC)with an energy resolutionσ(E)/E=0.023·(E/GeV)−1/4⊕0.019.Muons are identiﬁed in the instrumentedﬂux return(IFR),composed of resistive plate chambers and layers of iron,which return the magneticﬂux of the solenoid.3ANALYSIS METHODThe channels considered here are B→χc K(∗)withχc→J/ψγ,J/ψ→e+e−orµ+µ−;K is K+ (π+π−);K∗0→K+π−or K0Sπ0;K∗+→K+π0or K0Sπ+;andπ0→γγ.or K0SMultihadron events are selected by demanding a minimum of three reconstructed charged tracks in the polar-angle range0.41<θlab<2.54rad.Charged tracks have to be reconstructed in the DCH and are required to originate at the beamspot:within1.5cm in the plane transverse to the beam and10cm along the beam.Events are required to have a primary vertex within 0.5cm of the average position of the interaction point in the plane transverse to the beamline and within6cm longitudinally.Electromagnetic depositions in the calorimeter in the polar-angle range 0.410<θlab<2.409rad that are not associated with charged tracks,have an energy larger than 30MeV,and a shower shape consistent with a photon are taken as photon candidates.A totalenergy larger than4.5GeV in theﬁducial regions for charged tracks plus neutrals is required.To reduce continuum background,we require the normalized second Fox-Wolfram moment R2[6]of the event,calculated with both charged tracks and neutral clusters,to be less than0.5.Charged tracks are required to be in polar-angle regions for which the PID eﬃciency is well-measured.For electrons,muons,and kaons the acceptable ranges are0.40to2.40,0.30to2.70and0.45to2.50 rad,respectively.√Event selection was optimized by maximizingǫ/the expected number of genuineχc→J/ψγdecays was extremely small,0.2±0.2for theχc2K∗0 (K+π−)andχc2K∗+(K+π0)modes,and0.0±0.2for all the otherχc2modes and all theχc0 modes.The eﬃciencies obtained fromﬁts to the mass diﬀerence distribution for exclusive samples, where one B decays to theﬁnal state under consideration and the other inclusively,are given in Table1.Note thatχc1exclusive simulated samples are used in the place ofχc2,that were not available.Theχc2has a negligible natural width and is thereforeﬁtted with a Gaussian.Theχc0has a natural widthΓ=10.1MeV comparable with the measurement resolutionσ≈10MeV/c2,and therefore theχc0peak isﬁtted with a Voigtian,the convolution of a Breit-Wigner and a Gaussian distribution.Table1:Eﬃciencies fromﬁts of the distribution of mℓ+ℓ−γ−mℓ+ℓ−for exclusive samples.χc00.071±0.0010.031±0.0010.036±0.0010.065±0.0010.144±0.0010.158±0.001N B×ǫ×f(1) where N is the number of events obtained fromﬁtting the mℓ+ℓ−γ−mℓ+ℓ−distribution,N B is the number of BB Monte Carlo(MC)sample,that contains a simulation of inclusiveΥ(4S)→B0501001500510020406002040600200400050100150m ll γ-m ll (GeV/c 2)Figure 1:Distribution of m ℓ+ℓ−γ−m ℓ+ℓ−(GeV /c 2)for generic MC samples.•Overall uncertainty on the number of B events,1.1%.•Uncertainy on the secondary branching fractions:from PDG [7](dominated by the relative uncertainty of the branching fraction of the radiative decay of the χ,11.9and 8.5%for the χc 0and χc 2,respectively).•Tracking:1.3%per track.•K 0S:a 2.5%uncertainty.•Neutrals:2.5%per “χ”photon,5.0%per π0.•An overall 3%uncertainty on particle identiﬁcation correction.•Selection cuts:For each mass peak and for ∆E ,the uncertainty of the MC-to-data shift in central value and in width are measured on the well populated χc 1channels and are used to vary the selection cuts,by 1σ.The corresponding eﬃciency variation,estimated on the exclusive sample,is the induced contribution to the systematics.The central value and width induced systematics are estimated independently,and are added quadratically below.The results for χc 1MC sample and χc 0MC sample are quite close to each other;an average value is used for both.•The ratio of B 0to B +production in Υ(4S )decays is assumed to be unity.The related uncertainty is small [9]and is neglected here.•The NR component is probably in an S-wave Kπstate,as was observed in the J/ψK∗system [8],with an unknown relative phaseφwrt the main K∗(892)P-wave peak.It is possible that no signal is found in the channels under consideration in this section. Therefore the systematics due to the unknown relative phase is here estimated with a MC-based method.The Kπinvariant mass isﬁtted with an amplitude that is the sum of a non-relativistic Breit-Wigner and a real amplitude that corresponds to a polynomial(parabolic)distribution for the NR(Fig.2).p(m Kπ)= a11.21.41.61.8RFigure 3:Number of events MC samples,as a function of φ,normalized to the number generic sample (shown by the verticalline).00.050.10.150.2ΘK*00.10.2Θχ00.10.2χFigure 4:Signal eﬃciency as a function of the helicity angles for K +π−channel.χis the angle between the decay planes of the χc and of the K ∗.The eﬃciency is mainly sensitive to the K∗decay helicity angle,(Fig.4)due to soft pions for small values ofθK∗.The selection eﬃciency therefore depends,to1st order,on the polarization of the K∗popu-lation,throught the angular distribution:1d cosθK∗=3ΓdΓ4(1−cos2θK∗)ε(θK∗)sinθK∗dθK∗,(5)b=312).Table2:Coeﬃcients for the calculation of amplitude dependent average eﬃciency for theχc2K∗channels(%).K∗0(K+π−)4.25-1.66 3.43±0.4814.0K∗+(K+π0)7.83-1.84 6.92±0.537.7As usual the eﬀect is stronger on channels having aπ0in theﬁnal state,as the larger background results in harsher cuts during the optimization process.A summary of the multiplicative contributions to the systematics can be found in Table3.In addition to these multiplicative contributions comes a contribution from NR background subtraction.The contribution of the uncertainty of r is given in Table4.5PHYSICS RESULTSFits on the data clearly show the presence of the factorization allowedχc1,but no signal,within uncertainty,for the factorization suppressedχc0andχc2(Table5,Fig.5).Non-resonant events subtraction has been applied.The phase-related systematics estimated on the MC sample are used for the data.Table3:Systematics:summary of the multiplicative contributions:relative uncertainties(%).B counting5.2 2.6 3.9 3.9 3.9 2.6K0S2.57.57.5 2.5 2.5 2.5Particle identiﬁcation1.0 1.5 1.30.80.60.5Cut variation width1.42.9 1.7 1.8 1.3 1.3phase11.911.911.911.911.911.925.428.327.625.514.814.68.58.58.58.58.58.5PolarTotal forχc2χc2χc00.00.5π0)(K0S0.1 1.4π+)(K0Sχc2χc00.3±1.1 2.1±2.5π0)K∗0(K0S-1.8±0.60.1±2.9π+)K∗+(K0S6.4±4.815.1±7.6K0SBaBar Preliminary1020300.250.6123402.557.5100.250.62.557.5100.250.60501000.250.61020300.250.6m ll γ-m ll (GeV/c 2)BaBar Preliminary01020300.250.62460.250.605100.250.65100.250.60501000.250.6102030400.250.6m ll γ-m ll (GeV/c 2)Figure 5:Distribution of m ℓ+ℓ−γ−m ℓ+ℓ−for data.Top:raw data;Bottom:NR subtracted.Combining the measurements of the K∗sub-modes,and under the reasonable approximation that the multiplicative eﬃciencies between each K∗sub-mode are fully correlated,we obtain the branching fractions for the suppressed modes listed in Table6.The results for the allowedχc1are found to be compatible with those of[10],an analysis optimized to the relevant BF,in contrast with this one.Table6:Measured Branching fractions(in units of10−4).K∗0-0.37±0.15±0.2027.0±11.2±9.0K+0.18±0.16±0.12 5.96±5.39±0.88Upper bounds on the BF’s,at90%conﬁdence level(CL)are obtained using a simulation, assuming gaussian statistics for the statistical uncertainties and taking into account the systematic uncertainties(Table7).It has been assumed that the BF can only be positive.Table7:Branching fractions:upper bounds at90%CL.(in units of10−4).K∗00.1445.K+0.4413.6SUMMARYThe upper limits obtained for decays toχc2are more than one order of magnitude lower than the branching fractions of the factorization allowed decays and of the already observed B→χc0K+ decays.All results are preliminary.7ACKNOWLEDGMENTSWe are grateful for the extraordinary contributions of our PEP-II colleagues in achieving the excellent luminosity and machine conditions that have made this work possible.The success of this project also relies critically on the expertise and dedication of the computing organizations that support B A B A R.The collaborating institutions wish to thank SLAC for its support and the kind hospitality extended to them.This work is supported by the US Department of Energy and National Science Foundation,the Natural Sciences and Engineering Research Council(Canada), Institute of High Energy Physics(China),the Commissariat`a l’Energie Atomique and Institut National de Physique Nucl´e aire et de Physique des Particules(France),the Bundesministerium f¨u rBildung und Forschung and Deutsche Forschungsgemeinschaft(Germany),the Istituto Nazionale di Fisica Nucleare(Italy),the Foundation for Fundamental Research on Matter(The Netherlands), the Research Council of Norway,the Ministry of Science and Technology of the Russian Federation, and the Particle Physics and Astronomy Research Council(United Kingdom).Individuals have received support from CONACyT(Mexico),the A.P.Sloan Foundation,the Research Corporation, and the Alexander von Humboldt Foundation.References[1]M.Suzuki,“Search of(1)P(1)Charmonium in B 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K(*)branchingfractions”,CONF-04/024,to be presented at ICHEP2004.。