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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
...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。
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...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。
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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
...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。
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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
...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。
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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/C++及内核技术
...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。
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“21天教你学会C++” - 创意 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...类抽象（class abstraction）的语言（如Java或C++），一门支持函数抽象（functional abstraction）的语言（如Lisp或ML），一门支持句法抽象（syntactic abstraction）的语言（如Lisp），一门支持说明性规约（declarative specification）的语言（如Prolog...
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...会让你成为一名程序员。
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一些人认为此书不适合新手。个人认为，虽然我并不完全认同要有一些编程经验才能读此书，但...