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BruceWayne94@BruceWayne94
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“我一般是在不同的conda环境下建立不同的tf版本。jupyter直接可以选conda环境 发自「贵邮」”
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“重采样应该没有增加泛化能力的效果？stacking倒是能增加泛化能力。还可以考虑训练的时候做一些data augmentation。我觉得更重要的是好好检查一下数据 visualize一下看看到底是不是distribution差很多，根据我在工作中的经验，针对distribution不同最有效的方式还是 去好好分析一下…”
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““对测试集预测的融合”这种操作没见过，应该是模型在所有training set上重新训练 在用这个模型去test set上测试。 kfold每一折都是基于整个training set分出来的，你kfold好 但test不好，可能是train/test set数据的distribution有比较大的区别 发自「贵邮」”
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“模型存在文件里别人没法看？没试过直接把模型也保存成文件，这样对使用你模型的人来说完全就是个黑盒了 发自「贵邮」”
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“毛发旺盛不容易秃 发自「贵邮」”
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“没有人来劝退一下机器学习方向吗？北美机器学习方向找工作太难了 发自「贵邮」”
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“建议直接conda 发自「贵邮」”
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“因为不同机器上占cpu都不一样。还是直接算有多少个乘法运算最直观 【 在 kingfanq 的大作中提到: 】 : 直接跑一遍试试呗，还有个并行度的参数，这个才是耗CPU的。 : 发自「贵邮」”
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