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- 機器學習室內(nèi)定位 內(nèi)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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針對園區(qū)、廠房、倉庫等室內(nèi)場景中的火焰和煙霧進行檢測,為室內(nèi)消防監(jiān)管提供預警手段??梢詷O大地提高園區(qū)、倉庫、廠房等室內(nèi)消防管理的效率,可以更及時的發(fā)現(xiàn)火災隱情。 立即購買 煙火監(jiān)測產(chǎn)品 煙霧火焰檢測 煙霧火焰檢測算法適用于室內(nèi)、園區(qū)等低空場景, 采用自定義深度學習網(wǎng)絡及區(qū)域回歸算法,高效提取煙霧、明火火焰特征;來自:專題術(shù),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(nèi)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(shù)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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