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kaka1992@kaka1992
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“【 在 magicbupt 的大作中提到: 】 : 最近用到svm，知道基本原理，但是很业余啊,现在有以下几个问题： : 1.选择径向基核函数的svm中参数c与gamma之间的关系？ : 2.采用启发式算法优化参数c和gamma时，算法是怎样使得c和gamma逼近最优解？如遗传算法中，c和gamma怎么收敛到最优的？跟…”
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“【 在 kappen 的大作中提到: 】 什么时候的面试呢”
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“【 在 spiritme 的大作中提到: 】 : 比较同意三楼的观点，用贝叶斯网路或神经网络比较好，RF预测结果准确率会很低。 我用的神经网络，但是对于购买用户的识别率只有50%，怎么提高呢，我觉得是参数量化的问题。”
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“【 在 chentingpc 的大作中提到: 】 : 可以试试随机森林。 但是样本的区别度比较小，并且有很多噪声数据，你就看着数据觉得这种人不可能有定期存款的，年收入平衡小于0 ，有房贷，个人贷款。。。。。。好蛋筒。”
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“可以看看斯坦福的机器学习课程，里面有个很经典的3层神经网络识别算法，大概是4个方向的斜影加上原始的数字图像，作为输入，”
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“在深圳的公司吧”
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“500M数据 java python 就行了。不用并行”
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“【 在 loftime 的大作中提到: 】 : 嗯，用楼上说的响应式布局解决了，布局还可以，但是还是能随便放大缩小，还得再优化一下 楼主加油哈”
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