第十八章：艮山 (2 / 6)
        “我在论文中，就有详细谈到。我用了网格寻优、交叉验证，从几乎所有的机器学习模型中，筛选出了最好四个模型：贝叶斯分类、SVC、逻辑回归、AdaBoost。然后结合实际应用，将AdaBoost排除，因为它太大、太慢了”

        “其实，这个结果也意味着，传统观念，即贝叶斯分类器在NLP上有用，是不太正确的。SVC、逻辑回归照样能够有一个好结果，而且它们占用的空间也非常之小。小道足够嵌入到芯片中（也就是SOC技术）”

        “可就是有这么一些人，特别是现在，脑子也不用，就直接‘神经网络’。我在那篇论文里，也用了神经网络，结果效果实在太差，而且运算量、占用的空间也很大。比之Adaboost，可谓有过之而无不及。真不知道，其他论文里的那些结果数据，是怎么吹出来的”

        “神经网络不是万能的，而且世界是进步的，不要故步自封，自欺欺人，这一点请你记住。以后如果成为一名数据分析师，希望能够常常记住我这一句话：fshyandrehearsedroutineotfitinwithbrokenrhythm”

        “假设我的帮助和理论，对你以后的发展有所帮助，那么也请希望你能够将心比心，将我的理念传授给他人。让更多的人，能够有这样的思维”

        “这，就是我把代码交给你的唯一条件，你能接受吗？”

        坎德拉：“当然，一定[抱拳]”

        周启源：“好，我的代码比较复杂，我先给代价加上一些必要的注释，再发给你。”

        坎德拉：“嗯，谢谢了”

        落幕

        第二幕

        旁白：网友兔子啦按照周启源的方法，给样本数量较少的类别，增加了大权重。然而，依旧效果并不好......

        场景：QQ聊天（兔子啦&周启源）

        兔子啦：“我试了一下，用SVC，调节了样本权重，但效果一般，准确率60%”

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