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- 機器學習數(shù)據(jù)集分布 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
- 機器學習數(shù)據(jù)集分布 相關內(nèi)容
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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(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:百科華為云計算 云知識 什么是數(shù)據(jù)集 什么是數(shù)據(jù)集 時間:2021-04-02 15:07:19 數(shù)據(jù)集,又稱為資料集、數(shù)據(jù)集合或資料集合,是一種由數(shù)據(jù)所組成的集合。數(shù)據(jù)反映了真實世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學習和機器學習的輸入,對AI開發(fā)有至關重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理來自:百科
- 機器學習數(shù)據(jù)集分布 更多內(nèi)容
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自然語言處理 第8章 語音識別 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。來自:百科華為云計算 云知識 使用ROMA Connect實現(xiàn)應用與數(shù)據(jù)集成 使用ROMA Connect實現(xiàn)應用與數(shù)據(jù)集成 時間:2020-12-01 14:55:02 實驗指導用戶短時間內(nèi)熟悉并利用云服務快速實現(xiàn)應用與數(shù)據(jù)的集成。 實驗目標與基本要求 ① 熟悉華為云VPC/E CS /RD來自:百科的端到端解決方案,以云服務的方式為企業(yè)提供各種數(shù)據(jù)服務,實現(xiàn)數(shù)據(jù)服務即開即用,快速讓數(shù)據(jù)為企業(yè)創(chuàng)造價值。 課程大綱 第1節(jié) 華為如何幫助企業(yè)更好管理大數(shù)據(jù) 第2節(jié) 大數(shù)據(jù)平臺服務 MRS 第3節(jié) 數(shù)據(jù)集成DIS 第4節(jié) 數(shù)據(jù)倉庫 服務DWS與機器學習服務MLS 華為云 面向未來的智能來自:百科
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