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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
...sifiers aren’t powerful enough to provide accurate models.
如果是小训练集，高偏差/低方差的分类器（比如朴素贝叶斯）要比低偏差/高方差的分类器（比如k最近邻）具有优势，因为后者容易过拟合。然而随着训练集的增大，低偏差/高...
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如果是小训练集，高偏差/低方差的分类器（比如朴素贝叶斯）要比低偏差/高方差的分类器（比如k最近邻）具有优势，因为后者容易过拟合。然而随着训练集的增大，低偏差/高...
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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如果是小训练集，高偏差/低方差的分类器（比如朴素贝叶斯）要比低偏差/高方差的分类器（比如k最近邻）具有优势，因为后者容易过拟合。然而随着训练集的增大，低偏差/高...
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如果是小训练集，高偏差/低方差的分类器（比如朴素贝叶斯）要比低偏差/高方差的分类器（比如k最近邻）具有优势，因为后者容易过拟合。然而随着训练集的增大，低偏差/高...
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如果是小训练集，高偏差/低方差的分类器（比如朴素贝叶斯）要比低偏差/高方差的分类器（比如k最近邻）具有优势，因为后者容易过拟合。然而随着训练集的增大，低偏差/高...
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如果是小训练集，高偏差/低方差的分类器（比如朴素贝叶斯）要比低偏差/高方差的分类器（比如k最近邻）具有优势，因为后者容易过拟合。然而随着训练集的增大，低偏差/高...
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腾讯Tencent开源框架介绍（持续更新） - 开源 & Github - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...框架，less+js为主开发。
https://github.com/Tencent/wepy 微信小程序组件化开发框架，js为主开发。
https://github.com/Tencent/omi Omi 打造的跨框架、跨主题 UI 组件库，js为主开发。
5、运维/运营：
https://github.com/Tencent/bk-cmdb ...
Sublime Text 3能用支持的插件推荐 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...各的好处，我倒喜欢将CSS写成一行，这样能减少CSS文件大小，且屏幕能显示更多的Class方便查找。如果阅读别人的代码不符合自己的习惯，可以用CSS Compact Expand这个插件将CSS格式化一下，按 Ctrl+Alt+[ 收缩CSS代码为一行显示，按 Ctr...