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- 機器學習生成式方法 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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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:百科是華為自研的AI 引擎,具有可擴展性和自學習性的特點??蓴U展性是指,該引擎可以已插件化的方式支持以后更多的能力,比如智能數(shù)據(jù)映射,智能元數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)。這些插件化的能力加載在下圖的Online Process組件中,不會對整體架構產生影響。自學習性是指引擎會收集用戶的反饋,通過脫敏后,來自:百科
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