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2018年2月27日
ML一些零散记录
摘要: 朴素贝叶斯的假定条件:变量独立同分布 一般情况下,越复杂的系统,过拟合的可能性就越高,一般模型相对简单的话泛化能力会更好一点,增加隐层数可以降低网络误差(也有文献认为不一定能有效降低),提高精度,但也使网络复杂化,从而增加了网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向, svm高斯核函数比线性核函数模型更复
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posted @ 2018-02-27 14:35 体态的滑翔机
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