- 機(jī)器學(xué)習(xí)概念解釋 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(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)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(jī)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(lái)自:百科
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術(shù),包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程; 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機(jī)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(shí)踐; 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽眾收益:來(lái)自:百科來(lái)自:百科
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云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB基礎(chǔ)概念 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 基礎(chǔ)概念 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力,同時(shí)支持分布式事務(wù),同城跨AZ部署,數(shù)據(jù)0丟失,支持1000+節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展能力,PB級(jí)海量存儲(chǔ)。云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB相關(guān)的基礎(chǔ)概念有哪些,如何更好的掌握?來(lái)自:專題
的最末端,它是查詢和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的系統(tǒng),是各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)最終落地的承載者,而當(dāng)今社會(huì)最值錢的又是擁有大量的數(shù)據(jù),因此其 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 性至關(guān)重要。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢Volcan來(lái)自:百科
。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念,有助于更好地去開發(fā)和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 。 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(shí),C/Java語(yǔ)言,熟悉C/Java的一種IDE與SQL語(yǔ)法。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換Volcan來(lái)自:百科
數(shù)據(jù)資產(chǎn)采集 支持創(chuàng)建自定義策略的采集任務(wù),采集數(shù)據(jù)源中的技術(shù)元數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)資產(chǎn)報(bào)告 數(shù)據(jù)資產(chǎn)總覽與統(tǒng)計(jì)信息展示。 數(shù)據(jù)服務(wù) 數(shù)據(jù)服務(wù)是基于數(shù)據(jù)分發(fā)、發(fā)布的框架,將數(shù)據(jù)作為一種服務(wù)產(chǎn)品提供,滿足客戶的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)需求,能復(fù)用并符合企業(yè)和工業(yè)標(biāo)準(zhǔn),兼顧數(shù)據(jù)共享和安全。 數(shù)據(jù)調(diào)研 基于現(xiàn)有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)自:百科
從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng)機(jī)器翻譯、即時(shí)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(gè)來(lái)自:百科
數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型實(shí)際上是現(xiàn)實(shí)世界到機(jī)器世界的一個(gè)中間層次。數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型用于信息世界的建模,是現(xiàn)實(shí)世界到信息世界的第一層抽象,是數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的有力工具,也是數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)人員和用戶之間進(jìn)行交流的語(yǔ)言。建立數(shù)據(jù)概念模型,就是從數(shù)據(jù)的觀點(diǎn)出發(fā),觀察系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的采集、傳輸、處理、存儲(chǔ)、輸出等,經(jīng)過分來(lái)自:百科
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