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- 機器學習參數(shù)調節(jié)方法 內容精選 換一換
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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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分片數(shù)量擴容 GaussDB 支持分片數(shù)量擴容。 協(xié)調節(jié)點數(shù)量擴容 GaussDB支持協(xié)調節(jié)點擴容。 協(xié)調節(jié)點縮容 隨著業(yè)務下降，數(shù)據(jù)庫協(xié)調節(jié)點利用率低，資源浪費嚴重。為提高資源利用率，需要對協(xié)調節(jié)點進行縮容。GaussDB支持協(xié)調節(jié)點縮容操作。 磁盤擴容 GaussDB實例使用一段來自：專題術，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
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將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。 4、掌握主流深度學習模型的技術特點。來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫參數(shù)模板。 文檔數(shù)據(jù)庫 服務 DDS 參數(shù)模板與實例建立關聯(lián)后，如果修改了參數(shù)模板中的參數(shù)，那么使用該參數(shù)模板的所有實例，都將獲得該參數(shù)模板中對應參數(shù)的更新。 文檔數(shù)據(jù)庫服務DDS參數(shù)模板使用場景 文檔數(shù)據(jù)庫服務DDS參數(shù)模板使用場景 1、如果您想使用自定義的文檔數(shù)據(jù)庫服務DDS來自：專題![]()
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