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- 機器學(xué)習貝葉斯和貝葉斯 內(nèi)容精選 換一換
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第7章 有監(jiān)督學(xué)習-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習-隨機森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習-Xgboost 第15章來自:百科需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習和深度學(xué)習算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習算法定義與機器學(xué)習的流程;了解常用機器學(xué)習算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學(xué)習算法 2. 機器學(xué)習的分類 3. 機器學(xué)習的整體流程來自:百科
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3、模擬退火算法(Anneal) 貝葉斯優(yōu)化(SMAC) 貝葉斯優(yōu)化假設(shè)超參和目標函數(shù)存在一個函數(shù)關(guān)系。基于已搜索超參的評估值,通過高斯過程回歸來估計其他搜索點處目標函數(shù)值的均值和方差。根據(jù)均值和方差構(gòu)造采集函數(shù)(Acquisition Function),下一個搜索點為采集函數(shù)的極大來自:專題
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