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“比如说，你要让计算机把橘子和苹果分开，那你就得让计算机知道它们长什么样。所以，你至少有一张橘子的照片和一张苹果的照片，而这两张照片就是分别对应橘子类别和苹果类别的所谓训练样本。 训练过程就是用训练样本建立恰当的模型。比如说通过训练样本你可以知道橘子的颜色，形状等等特征，对苹果也是如此，这样这个颜色形状组成的二维向量就可…”
“恭喜～ 【 在 clean (晴～の天～ㄨ～！) 的大作中提到: 】 : 【 以下文字转载自 BoardManager 讨论区 】 : 发信人: clean (晴～の天～ㄨ～！), 信区: BoardManager : 标 题: 【公告】任命【Sophie8746】为【PR_AI】版版主 : .............…”
“呵呵，我是指的用户体验 【 在 zixu1986 (Euro) 的大作中提到: 】 : 这个…… 看起来（interface）比较像 但是还是差很远的”
“嗯，这个和他们的music search engine挺像的 【 在 zixu1986 (Euro) 的大作中提到: 】 : http://image-swirl.googlelabs.com/ : 如何求image直接的similarity 以及如何聚类是两个重要的问题 : Google一向走data-driven的…”
“哇，上吧！ 【 在 river (river) 的大作中提到: 】 : 一起学习机器学习吧，这个基础打好了，做应用得心应手。无论遇到什么问题，不管三七二十一，把数据拿来就学习，数据多就监督，数据少就半监督，要个数值就回归，要个类别就分类，管它naive bayes, svm, boost，能上的都上，顶多再降个维，反正…”
“还可以看看信息与信号系统的网络搜索实验室 有图像相关的组 【 在 tongting (桶) 的大作中提到: 】 : 【 以下文字转载自 AimGraduate 讨论区 】 : 发信人: tongting (一只小马桶), 信区: AimGraduate : 标 题: [外校同学诚心请教]导师的选择...(信通) : .…”
“python perl 各种好用 【 在 Rorschach (Rorschach) 的大作中提到: 】 : 顺便一说，把Python先学了吧，搞NLP的就冲着nltk这等好物也得把Python学了啊”
“一个牛逼的会 【 在 awe (子非鱼) 的大作中提到: 】 : 若若问一下，这些nips是啥意思？初来乍到的，还望能有人解释一下”
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