代码搜索：MIMI

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热门代码： main.c GPIO I2C SPI UART timer interrupt ADC PWM LED
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发信人: GzLi (笑梨), 信区: DataMining 标 题: [合集]对SVM的一些理解及疑惑 发信站: 南京大学小百合站 (Fri Jul 18 00:37:10 2003) jeff814 (mimi) 于Thu Jun 5 16:14:19 2003) 提到： 一、期望风险最小化与SVM中最优分类面之间是如何结合的？ 1.1 在《模式识别》书P29
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发信人: jeff814 (mimi), 信区: DataMining 标 题: 请教关于相关反馈（rocchio算法）的知识 发信站: 南京大学小百合站 (Fri Oct 25 16:15:06 2002) 有没有什么书介绍这方面的东西？如何用来做分类？ 或者在这里简单介绍一下…… 谢谢！ -- ※ 来源:．南京大学小百合站 http://bbs.nju.ed
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发信人: jeff814 (mimi), 信区: DataMining 标 题: 回strawman：请进 发信站: 南京大学小百合站 (Fri Oct 25 10:39:20 2002) 斑竹： 你说得很对。错误率大于0.5的是要抛弃，我忘了写。 但是我还是有些不明白： 错误率:Εt=ΣDt(i) [ht(Xi)≠Yi] //是按第一轮的训练集合来算的
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发信人: jeff814 (<mark>mimi</mark>), 信区: DataMining 标 题: 米切尔《机器学习》1997上有 发信站: 南京大学小百合站 (Fri Sep 27 09:46:13 2002) 【 在 sandroamer 的大作中提到: 】 : 如果样本的属性的值域很大，那么决策树会产生大量的规则，解决这个问题的办法是.. : 样本的数量，一个样本复杂度的问题。有没有什么 ...
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发信人: jeff814 (mimi), 信区: DataMining 标 题: 关于version space与假设空间 发信站: 南京大学小百合站 (Tue Nov 5 09:46:18 2002) 在台湾人关于归纳学习的文章中经常提到version space（版本空间）。我看了看，好象就 是机器学习中的假设空间的概念。right？ 有谁能谈谈版本空间在大陆是怎么翻译
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txt 大家来说说最尴尬的事是什么6.txt

回复(1299):高中复读时，课间做眼保健操，我每次都提前起身出教室。 有次我提前走到第一排，抢夺一个和我一样复读的MM手里的笔，不想碰到了她的<mark>mimi</mark>，这一幕被刚做完眼保健操的同学们看见了，顿时鸦雀无声…… ---overwhelm 回复(1300):up up up ---Missile 回复(1301):a song nutshell ---Missile 回 ...
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发信人: jeff814 (mimi), 信区: DataMining 标 题: Re: 熟悉数据挖掘中 分类 的同仁请赐高见 发信站: 南京大学小百合站 (Thu Oct 31 15:34:03 2002) ai, 同感，痛感！:) 【 在 wfd 的大作中提到: 】 : 看前边的人说，决策树是比较成熟的东西了，没有什么可研究的了。我很迷茫。我想.. : 策树来进行分类
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发信人: jeff814 (mimi), 信区: DataMining 标 题: 有没有研究PAC学习理论的高手？ 发信站: 南京大学小百合站 (Tue Nov 5 14:35:23 2002) 这里有没有研究PAC学习理论的高手？ boost是基于PAC学习理论的。想问的是：PAC可学习的方法都有哪些（除了k-CNF） -- ※ 来源:．南京大学小百合站 http:
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发信人: jeff814 (mimi), 信区: DataMining 标 题: 有没有研究PAC学习理论的高手？ 发信站: 南京大学小百合站 (Tue Nov 5 14:35:23 2002) 这里有没有研究PAC学习理论的高手？ boost是基于PAC学习理论的。想问的是：PAC可学习的方法都有哪些（除了k-CNF） -- ※ 来源:．南京大学小百合站 http:
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发信人: jeff814 (<mark>mimi</mark>), 信区: DataMining 标 题: 请教：boosting方法的实验结果为何会是**？？ 发信站: 南京大学小百合站 (Thu Oct 17 09:20:10 2002) 我现在用boosting+决策树的方法做分类，希望性能比单纯用决策树好。但实际是随着迭代 轮数的增加，得到的假设hi的权重反而在减小。即：boosting+决策树得 ...
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