//@好东西传送门://@请叫我卫小华: 不同的场景可能不一样，算法的实现方式也可能不同，文章说的是最基本的算法情况~高阶的则另当别论了。//@木叶漂舟: 文章说GBDT树的深度为1时效果比较好，貌似印象里3~7之间比较好，scikit-learn默认的是3，这个有比较好的经验值么？

最近看到一个群里有人讨论RF和GBDT异同，我就写了一篇 《Random Forest 与 GBDT 的异同 》→ @NLPJob @爱可可-爱生活 @好东西传送门 [嘻嘻][嘻嘻]

//@爱可可-爱生活://@特仑蘇oOo: 欢迎大家看看我们的KDD'15论文: “Exploiting Relevance Feedback in Knowledge Graph Search", 研究如何利用user feedback提高knowledge graph search的准确率. //@好东西传送门: → 这个链接更直观

【KDD 2015论文集】"Proceedings of the 21th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining" 论文免登录直接下载 →

没停过这么高级的，停过一次看起来像九宫格的，把车倒进一个格子里，然后机器转动把停好车的格子转到地下或空中，然后地面层重新转过来一个空格子。技术差，折腾了好久才倒进格子里//@丕子: 这个靠谱

【感受下壕的世界[good]】迪拜正在打造的智能停车场，只要把车开到门口，就会自动出来个滑板，把你的车载到相应位置。。。。。（转）

"柚子是不是皮很厚？" "柚子营养丰富，耐储存耐运输."

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