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又曬自己的設計
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2009-05-08 00:32
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文本分類入門（番外篇）特征選擇與特征權重計算的區別
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2009-04-19 11:40
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又怠慢了
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2009-04-18 15:02
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SVM入門（十）將SVM用于多類分類
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2009-03-26 14:30
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文本分類入門（十一）特征選擇方法之信息增益
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2009-03-24 14:54
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SVM入門（九）松弛變量（續）
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2009-03-17 20:04
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SVM入門（八）松弛變量
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2009-03-15 00:57
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SVM入門（七）為何需要核函數
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2009-03-06 18:36
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SVM入門（六）線性分類器的求解——問題的轉化，直觀角度
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2009-03-01 20:48
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SVM入門（五）線性分類器的求解——問題的描述Part2
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2009-02-14 01:34
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1.?re: Java中NaN和-0.0f的比較問題
@lele685
答案是1，而不是-1，博主寫錯了
--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]
只適用于二元特征屬性的情況，也就說特征只能取值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 。。現在看依舊不過時。。。能把高深的問題講得通俗易懂。。
實力可見一斑。收下我的膝蓋
--固執的蝸牛
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)訓練Part 2
請問對于測試集的特征提取方法和訓練集相同么？
我有個疑問，如果用開方的方法提取的話，不是需要知道某一個特征是否出現在某個類別里么？
但是測試集并不知道這個信息呀。
--prejudice
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