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“赞，想说一句：大牛们，你们敢不敢放马过来！？”
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“不止是正则化的。如果数据本身服从特定分布，线性变换来做归一化可能就不合适了。对于LR这种模型，特征工程很重要，即便可以直接用特征，但是如果根据先验知识对特征进行处理（比如把0~2000弄成0~500作为0，500~2000弄成1），一般也会有一些提升。SVM的话会对特征进行归一化，避免值大的特征可能出现影响过大。实践中…”
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“这个要根据具体情况来看吧，有时候还要做是实验试试看。 归一化还有不同类型的归一化，比如L1，L2等，效果也不太一样。”
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“建议LZ到一个实验室中做做实习。”
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“http://webscope.sandbox.yahoo.com/catalog.php?datatype=r”
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“找用这个算法的比较好的paper参考吧”
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“siggraph paper没有美图都不好意思投吧。。 【 在 jasonchi 的大作中提到: 】 : siggraph的东西看起来真漂亮。 : 不过我相信很少有人可以轻易的实现这个东西的吧， 所以你在这里发一下也就是让大家看个热闹， 没有回去实现吧， 除非你们老板搞个比赛， 谁实现的好给2w的奖金， 估计有很多人参…”
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“Hinton写过书么？ 好像有本89年的关于神经网络的书。 【 在 colorest 的大作中提到: 】 : 竟然没有Hinton的书？。。”
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