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“LZ这些词汇是哪听来的？ TFIDF等东西叫做特征，特征在训练与测试时候都要用。”
“【 在 handspeaker 的大作中提到: 】 之前看到一论文就是结果巨好，然后发现计算复杂度不是我笔记本1-2天能跑完的 这不是很正常么。。为什么结果好就一定要在你笔记本上两天跑完？”
“记得hinton一次talk中说过，他们做一个语音的test，用GPU算了1天，普通CPU算了一个月。之前识别Andrew和Google一起做猫脸的非监督学习，用了几千台机器。所以，training的时间是比较长的。不过其实那种features的维度，用非线性SVM也得训练很久。虽然训练时间也是越短越好，但是其实只要识…”
“怎么能只看一个数据集一个task呢。浅层神经网络在很多问题上效果应该不是很好吧，深层网络在06年训练不来，近几年deep learning的一些突破使得神经网络的效果变得很好。还得在更多的问题上推广后说不定能取代SVM。只是猜想。”
“看不懂。。 【 在 binux 的大作中提到: 】 : 不是有价目表吗？”
“用上述两个方法产生的新样本数量都减少。减少后也都有几万的instances。 【 在 caleb 的大作中提到: 】 : 训练样本的数量够大吗？准确度下降有可能是训练样本量减少导致的”
“速度多慢？200 Byte/S？ 价格多便宜？比如32G内存+普通CPU，满负荷跑一小时要多少钱呢？如果不跑（CPU空载）的时候算不算钱呢？ 【 在 Suley 的大作中提到: 】 : 用过，EC2价格便宜，相当好用，就是上传的速度慢了点。”
“对于单台计算机与计算机集群运行原理的基本理解，这里面包括了hadoop。 【 在 zhihao 的大作中提到: 】 : 还差一条，会hadoop”
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