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隨筆:51 文章:2 評(píng)論:717 引用:0
又怠慢了
又小忙了幾天。打算寫(xiě)一篇澄清特征選擇和特征權(quán)重計(jì)算中許多容易誤解的問(wèn)題的文章,不知大家有沒(méi)有興趣。
發(fā)表于 2009-04-18 15:02
Jasper
閱讀(3852)
評(píng)論(3)
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所屬分類:
牢騷
評(píng)論
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re: 又怠慢了
期待著博主的高文發(fā)表!呵呵
康橋陽(yáng)光
評(píng)論于 2009-05-24 18:02
回復(fù)
更多評(píng)論
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re: 又怠慢了
很有興趣
chinatimwu
評(píng)論于 2009-10-07 21:45
回復(fù)
更多評(píng)論
#
re: 又怠慢了
很有興趣,樓主請(qǐng)講:)
江心月
評(píng)論于 2009-11-16 23:54
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1.?re: Java中NaN和-0.0f的比較問(wèn)題
@lele685
答案是1,而不是-1,博主寫(xiě)錯(cuò)了
--小稀稀和她的小摩的
2.?re: 文本分類入門(十一)特征選擇方法之信息增益[未登錄](méi)
只適用于二元特征屬性的情況,也就說(shuō)特征只能取值0或者1
--wonderful
3.?re: SVM入門(十)將SVM用于多類分類
6年前的文章 。。現(xiàn)在看依舊不過(guò)時(shí)。。。能把高深的問(wèn)題講得通俗易懂。。
實(shí)力可見(jiàn)一斑。收下我的膝蓋
--固執(zhí)的蝸牛
4.?re: SVM入門(十)將SVM用于多類分類
不知為何博主的博客不更新了,好可惜。
謝謝博主的文章,你的SVM系列讓我真正理解了SVM。
--cal
5.?re: 文本分類入門(五)訓(xùn)練Part 2
請(qǐng)問(wèn)對(duì)于測(cè)試集的特征提取方法和訓(xùn)練集相同么?
我有個(gè)疑問(wèn),如果用開(kāi)方的方法提取的話,不是需要知道某一個(gè)特征是否出現(xiàn)在某個(gè)類別里么?
但是測(cè)試集并不知道這個(gè)信息呀。
--prejudice
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