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第7章 有監(jiān)督學習-決策樹 第8章 有監(jiān)督學習-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學習-Bagging 第10章 有監(jiān)督學習-隨機森林 第11章 有監(jiān)督學習-Boosting 第12章 有監(jiān)督學習-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學習-GBDT 第14章 有監(jiān)督學習-Xgboost 第15章來自:百科
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術,包括優(yōu)化的機器學習算法,從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機器學習算法發(fā)展歷程; 2. 機器學習算法優(yōu)化的技術挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機器學習算法原理創(chuàng)新; 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐; 5. 鯤鵬BoostKit機器學習算法實踐。 聽眾收益:來自:百科勢,提供滿足車聯(lián)應用的云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等云服務,助力車企打造智能網(wǎng)聯(lián)汽車,讓客戶享受人車智能生活。 車聯(lián)網(wǎng)方案架構 車聯(lián)網(wǎng)方案架構基于華為云服務,構建面向聯(lián)接的車聯(lián)網(wǎng)平臺,為企業(yè)和個人提供高安全、高性能、高可靠的車聯(lián)網(wǎng)服務支撐;大數(shù)據(jù)分析和豐富的云服務助力企業(yè)實現(xiàn)來自:百科
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