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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
...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。
But…
然而。。。
Recall, though, that ...
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如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网移动版 - 专注C++内核技术
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如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网移动版 - 专注C++内核技术
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如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网移动版 - 专注C++内核技术
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然而。。。
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如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...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。
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然而。。。
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如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...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。
But…
然而。。。
Recall, though, that ...
Javascript fuzzy search that makes sense
...oth strings.
Jaccard distance: 1 minues the quotient of shared N-grams and all observed N-grams.
Maybe you could use a weighted combination (or minimum) of these metrics, with Levenshtein -- common substring, common N-gram or Jaccard will all strongly prefer similar strings -- or perhaps try just ...
