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“我邮主流方向，看来是前者了 【 在 Altair (颠扑不破) 的大作中提到: 】 : 如果要做机器学习工程师，前者差不多也够了吧，多做做kaggle的题，结合工程环境去调参训模型提高性能才是王道。 : 如果是做机器学习研究员，后者刷烂算是打好基础……，而且顶会paper才是傍身的法宝，反而工程能力感觉不是那么重要了。…”
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“说错了，dbn 【 在 Vanderbilt (Rockfeller) 的大作中提到: 】 : 敢问大神做过类似的题目吗？原理都大概懂了，但已经卡了好几天了。”
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“用dbf做分类问题？ 【 在 Vanderbilt (Rockfeller) 的大作中提到: 】 : 敢问大神做过类似的题目吗？原理都大概懂了，但已经卡了好几天了。”
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“先理解透彻原理，再上模型”
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“Stanford Large Network Dataset Collection(SNAP)”
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“多加一个分类呗 【 在 lzj0218 (Snail) 的大作中提到: 】 : 其实我主要想了解的是，模型怎样能识别出来一个样本是属于未知分类的，而不是强行在已知的几个分类里面选择一个 : 这个有比较好的解决办法吗？”
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“这个问题好模糊啊，让回答者不太方便呢”
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“以及手写一遍dnn的，非常详细的那种，最好再用matlab或python实现一遍，就能清楚的理解cnn的细节了”
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