香港民主同盟

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香港民主同盟 United Democrats of Hong Kong
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主席 | 李柱銘
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副主席 | 楊森、何俊仁
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創立 | 1990年4月23日 |
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解散 | 1994年10月2日 |
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象徵顏色 | 綠色
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政治派系 | 泛民主派
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意識形態 | 自由主義 反共主義
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政治立场 | 中間派至中間偏右
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香港政治系列條目
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政府 |
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憲制文件 《英皇制誥》
《皇室訓令》
- 《中英聯合聲明》
- 《中華人民共和國憲法》
- 《香港特別行政區基本法》
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政治 |
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選舉 - 行政長官選舉(上屆/下屆)
- 立法會選舉(上屆/下屆)
- 區議會選舉(上屆/下屆)
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對外事務 |
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香港對外事務機構
政制及內地事務局
商務及經濟發展局
- 香港貿易發展局
- 禮賓處
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中国中央政府香港事務機構
中央港澳工作协调小组
- 国务院港澳事务办公室
- 中央政府駐香港聯絡辦公室
- 外交部駐港特派員公署
- 中國人民解放軍駐香港部隊
- 粤港澳大湾区建设领导小组
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軍事:駐港英軍 · 駐港解放軍
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其它香港系列
香港主題首頁 其它國家 · 图集 政治主題
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香港民主同盟(簡稱港同盟;英语:United Democrats of Hong Kong)於1990年4月23日成立,是由當時的太平山學會和當時部分民協成員等一起創辦的民主派政黨,為今日的民主黨前身。港同盟是香港第一個全港性政黨。[1]
歷史
1990年香港民主同盟成立,成為香港第一個政黨。當時香港民主同盟成立最初並不是出於政黨組織的目的,而是醞釀一個選舉平台面對1991年的三級議會選舉(區議會、市政局及立法局部分議席首次直選在三月、五月及九月舉行),而且結集的是自六四事件後反對北京的中共政權血腥鎮壓的聲音,故此參與人士來自各方各界,除了在六四前已經參與政治的人士外,還包括在港的親國民黨人士(如吳惠祖、朱祖恩等人)以及不少反共的鄉事勢力,如前港進聯成員、沙田鄉事委員會副主席蔡根培在1991年也是以港同盟成員當選沙田田心選區區議員。
港同盟是當時香港的最大民主派政黨。港同盟是民主派中各派系聯合為參與選舉而造成,在追求民主同時以參與議會政治和民主選舉為目標。
港同盟1994年支持由香港總督彭定康提出的新九組政改方案。這因此與北京政府關係更惡劣。
1994年10月2日,港同盟和另一民主派政治團體匯點合併,成為今日的民主党。
主席
主要成員
除另有備註外,目前下列成員均屬於
民主黨。
- 李柱銘
司徒華(已故)
劉千石(2000年退黨, 後轉投建制派)
- 張文光
- 何俊仁
文世昌(已故)
- 李永達
陳偉業(2003年退黨,2006年轉投社民連,現為人民力量成員)
吳明欽(已故)
雷聲隆(已故)
劉江華(1993年另組公民力量,1998年轉投民建聯,現為民政事務局局長)
- 黃匡忠
- 楊森
- 黃震遐
- 林鉅成
參見
參考
鞏固民主五社會條件 港已具備香港中文大學社會學系副教授陳健民 (社會學者)
 香港政黨
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立法會(2016-2020)(69)
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| 2010年至2019年建立 | 學民思潮 · 民主進步黨
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| | 參見:香港政治、政治主題、中国政党、各國執政黨列表
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up vote 2 down vote favorite There is a clear pattern that show for two separate subsets (set of columns); If one value is missing in a column, values of other columns in the same subset are missing for any row. Here is a visualization of missing data My tries up until now, I used ycimpute library to learn from other values, and applied Iterforest. I noted, score of Logistic regression is so weak (0.6) and thought Iterforest might not learn enough or anyway, except from outer subset which might not be enough? for example the subset with 11 columns might learn from the other columns but not from within it's members, and the same goes for the subset with four columns. This bar plot show better quantity of missings So of course, dealing with missings is better than dropping rows because It would affect my prediction which does contain the same missings quantity relatively. Any better way to deal with these ? [EDIT] The nullity pattern is confirmed: machine-learning cor...