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  • 機器學習目標函數(shù)定義 內容精選 換一換
  • 需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習和深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產(chǎn)品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:掌握學習算法定義機器學習的流程;了解常用機器學習算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習的分類 3. 機器學習的整體流程
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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
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    。 GaussDB數(shù)據(jù)庫 定義函數(shù)-文檔下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫自定義函數(shù)-開發(fā)指南(分布式_2.x版本) 立即下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫自定義函數(shù)-用戶指南 立即下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫自定義函數(shù)-最佳實踐 立即下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫自定義函數(shù)-API參考 立即下載 G
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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:
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    了解GaussDB數(shù)據(jù)庫函數(shù)。 幫助文檔 GaussDB函數(shù)類型解析 從系統(tǒng)表pg_proc中選擇所有可能被選到的函數(shù)。如果使用了一個不帶模式修飾的函數(shù)名稱,那么認為該函數(shù)是那些在當前搜索路徑中的函數(shù)。如果給出一個帶修飾的函數(shù)名,那么只考慮指定模式中的函數(shù)。 如果搜索路徑中找到了
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    如果URN中包含函數(shù)版本或者別名,則刪除特定的函數(shù)版本或者別名指向的版本以及該版本關聯(lián)的trigger。 如果URN中不包含版本或者別名,則刪除整個函數(shù),包含所有版本以及別名,觸發(fā)器。 調試 您可以在API Explorer中調試該接口,支持自動認證鑒權。API Explorer可以自動
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