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三維動(dòng)畫(huà)
在做2維度樣本分類(lèi)的過(guò)程中,若我們能事先畫(huà)出訓(xùn)練樣本在空間中的分散情形,這將有助於我們?cè)谠O(shè)定SVM分類(lèi)器的參數(shù)C的取值範(fàn)圍. 例如:若畫(huà)出的訓(xùn)練樣本的散佈較分散,我們可以得知此時(shí)採(cǎi)用的參數(shù)值可以取在較
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行動(dòng)通訊上的的編程 這本書(shū)集中在三個(gè)主要的挑戰(zhàn) 1.更高的編程效率 2.降低計(jì)算的複雜度 2.提升容錯(cuò)性
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