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“同一个公司不同部门差距很大的，没有任何意义”
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“推荐伯克利的os课程，基础还是要打的啊”
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“损失函数是不一样的啊 一个是log loss 一个是hinge loss 所以，对应的决策面肯定就不一样了 至于哪一个决策面好，肯定是看数据是怎么分布的了”
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“【 在 yjc765 的大作中提到: 】 : 学名叫什么啊？ 食人魔法师”
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“蓝胖？”
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“【 在 erping 的大作中提到: 】 : 好的，谢谢啊 CNN最初设计就是根据人的视觉生理特性设计的 所以，就是为图像而生的，用CNN来搞别的太牵强”
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“coding的能力是必须的 如果想搞机器学习这一块的话，要么偏学术，要么偏工程，还有的就是两者兼有。 偏学术的话，需要比较强的数学功底，搞点公式推导，优化求解之类的； 偏工程，就是学一些基础课程之后，使用一些机器学习的算法，做一些应用，没有啥学术价值，锻炼代码能力； 两者兼有的方向，现在一个比较热门的方向，大规模分布式…”
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“【 在 hyx2011 的大作中提到: 】 : 因为感觉新闻推荐必然有这种问题啊。。。。item的冷启动问题太恐怖了，这样协同过滤完全没法用啊 对啊，我也很困惑。 如果不考虑协同过滤，这其实就是一个预测问题，根据用户现在20天的点击数据，预测用户未来10天会点击什么新闻。 要预测的结果是一个时间序列，解空间太大了！ 对…”
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