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- 機器學(xué)習(xí)常用分類器 內(nèi)容精選 換一換
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需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)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(xí)算法定義與機器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機器學(xué)習(xí)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(xí)算法 2. 機器學(xué)習(xí)的分類 3. 機器學(xué)習(xí)的整體流程來自:百科第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章來自:百科
- 機器學(xué)習(xí)常用分類器 相關(guān)內(nèi)容
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術(shù),包括優(yōu)化的機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程; 2. 機器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)算法實踐。 聽眾收益:來自:百科15:54:18 機器學(xué)習(xí)常見的分類有3種: 監(jiān)督學(xué)習(xí):利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù),使其達到所要求性能的過程,也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學(xué)習(xí):在未加標簽的數(shù)據(jù)中,試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見的有聚類。 強化學(xué)習(xí):智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí),以使獎勵信號(強化信號)函數(shù)值最大。來自:百科
- 機器學(xué)習(xí)常用分類器 更多內(nèi)容
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用戶自定義函數(shù) 查看詳情 配置GUC參數(shù) 查看詳情 系統(tǒng)表和系統(tǒng)視圖 查看詳情 GaussDB (DWS)最佳實踐 表設(shè)計優(yōu)秀實踐 學(xué)習(xí)如何優(yōu)化表的設(shè)計。 數(shù)據(jù)導(dǎo)入優(yōu)秀實踐 學(xué)習(xí)如何向DWS導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 SQL查詢優(yōu)秀實踐 通過一定的規(guī)則調(diào)整SQL語句,在保證結(jié)果正確的基礎(chǔ)上,能夠提高SQL執(zhí)行效率。來自:專題
和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫 。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用,方便用戶學(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之前,需要了解操作系統(tǒng)知識,C/Java語言,熟悉C/Java的一種IDE與SQL語法。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV來自:百科
從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)用日益廣泛。 語音識別 、自動機器翻譯、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個來自:百科
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