邹博

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计算机科学博士,深谙机器学习算法原理

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个人觉得不需要。它归一化后其实不一定真的会好。

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如果是有顺序的,我个人觉得直接使用0/1/2/3即可(当然,有可能用其他相对大小,如1/10/100/1000这种)。如果是没有顺序的,建议直接One-Hot成多个特征,然后再聚类。

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这个没有严格的公式推导,是在《决策树和随机森林》部分的最后做了3个选择方式的原因解释,在《决策树和随机森林实践》部分给出了重要度代码,验证方法的有效性。

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感谢您的支持呀。 不过,这个没有什么严格的结论呢,咱们课上对每个算法都尽量给出了推导和实践,那个其实就是总结啦。 另外,学习机器学习和深度学习,最快的方式可能是实践,注意做些项目(如果没有工业界项目,就做些竞赛类的)

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[size=14]15.6和15.7代码里用的[/size]是两个不同的数据集。

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