大约有 1,195 项符合查询结果（耗时：0.0087秒） [XML]
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网移动版 - 专注IT技能提升
...且就算数据在原特征空间线性不可分，只要给个合适的核函数，它就能运行得很好。在动辄超高维的文本分类问题中特别受欢迎。可惜内存消耗大，难以解释，运行和调参也有些烦人，所以我认为随机森林要开始取而代之了。
...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网移动版 - 专注IT技能提升
...且就算数据在原特征空间线性不可分，只要给个合适的核函数，它就能运行得很好。在动辄超高维的文本分类问题中特别受欢迎。可惜内存消耗大，难以解释，运行和调参也有些烦人，所以我认为随机森林要开始取而代之了。
...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网移动版 - 专注IT技能提升
...且就算数据在原特征空间线性不可分，只要给个合适的核函数，它就能运行得很好。在动辄超高维的文本分类问题中特别受欢迎。可惜内存消耗大，难以解释，运行和调参也有些烦人，所以我认为随机森林要开始取而代之了。
...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网移动版 - 专注IT技能提升
...且就算数据在原特征空间线性不可分，只要给个合适的核函数，它就能运行得很好。在动辄超高维的文本分类问题中特别受欢迎。可惜内存消耗大，难以解释，运行和调参也有些烦人，所以我认为随机森林要开始取而代之了。
...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网移动版 - 专注IT技能提升
...且就算数据在原特征空间线性不可分，只要给个合适的核函数，它就能运行得很好。在动辄超高维的文本分类问题中特别受欢迎。可惜内存消耗大，难以解释，运行和调参也有些烦人，所以我认为随机森林要开始取而代之了。
...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网移动版 - 专注IT技能提升
...且就算数据在原特征空间线性不可分，只要给个合适的核函数，它就能运行得很好。在动辄超高维的文本分类问题中特别受欢迎。可惜内存消耗大，难以解释，运行和调参也有些烦人，所以我认为随机森林要开始取而代之了。
...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网移动版 - 专注IT技能提升
...且就算数据在原特征空间线性不可分，只要给个合适的核函数，它就能运行得很好。在动辄超高维的文本分类问题中特别受欢迎。可惜内存消耗大，难以解释，运行和调参也有些烦人，所以我认为随机森林要开始取而代之了。
...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网移动版 - 专注IT技能提升
...且就算数据在原特征空间线性不可分，只要给个合适的核函数，它就能运行得很好。在动辄超高维的文本分类问题中特别受欢迎。可惜内存消耗大，难以解释，运行和调参也有些烦人，所以我认为随机森林要开始取而代之了。
...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网移动版 - 专注IT技能提升
...且就算数据在原特征空间线性不可分，只要给个合适的核函数，它就能运行得很好。在动辄超高维的文本分类问题中特别受欢迎。可惜内存消耗大，难以解释，运行和调参也有些烦人，所以我认为随机森林要开始取而代之了。
...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网移动版 - 专注IT技能提升
...且就算数据在原特征空间线性不可分，只要给个合适的核函数，它就能运行得很好。在动辄超高维的文本分类问题中特别受欢迎。可惜内存消耗大，难以解释，运行和调参也有些烦人，所以我认为随机森林要开始取而代之了。
...