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This complete matlab for neural network

发信人: daniel (飞翔鸟), 信区: DataMining
标  题: Re: 有些迷惑
发信站: 南京大学小百合站 (Sun Dec 29 16:18:39 2002)

   it should be noted that almost all UCI data sets are from real-world

applications. So, it is not the fact that they are 'far away' from

real world. Many methods can perform well on most of these data just

because these data sets are publicly availabe so that they have been 

deeply investigated by researchers around the world.

【 在 highso (漫步者) 的大作中提到: 】
: 多谢斑竹指点！我也知道ML的重要性，我是作入侵检测的，大量的需要
: ML，比方说我以前也用过SVM作过分类，离线分析的效果还可以，但是
: 真要涉及到具体实现，可以说基本不可行，SVM的学习速度，对样本的要求，
: 原始数据的中训练集和测试集的不相似性等等问题，导致了这种不可行
: 我觉得现在作ML的，大多是用标准的训练集和测试集来作算法验证，如UCL的
: 和实际的结合上差的太远，但是还是象你说的，首先得把概念搞懂，然后
: 才能结合实际，但是在这个学习得过程中，好多东西，比方说很多数学上
: 得东西，大家觉得有必要吃得很透吗？     
: 【 在 GzLi (笑梨) 的大作中提到: 】
: : 我是要作数据挖掘（DM）的，很多算法来自于机器学习（ML)，所以我要学习ML。
: : 深度本次就是把这本书学好。对ML有个整体了解，以后再分专题深入研究。
: : 1.学习整体框架，这样对于ML的数据本身、数据建模、模型评价、等有个了解
: : 2.学习一些常用算法，对各钟算法有个一定的了解，便于以后根据不通场合使用
: : 3.学习一些基本知识，比如cross validation，boosting、bagging，有利于看论文。
: : 马克思（或者是列宁）有句话：理论指导实践，但从实践中提高，
: : 现在ML指导DM，DM反过来促进ML提高的，ML很重要一点就是大规模数据的可视化、
: : 建模等问题，来自DM吧。
: : 所以要学好ML。


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迷失在都市的旷野
享受孤独的梦想
体会寂寞的光荣

※ 来源:．南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn．[FROM: dialup61-078.nju.edu]