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- 機器學習數據挖掘 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Spark性能倍級提升。 內容大綱: 1. 大數據機器學習算法發(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:百科企業(yè)都可利用預測分析、機器學習、數據挖掘等服務,在多重技術合力作用下,技術更迭越來越快。 現在改變行業(yè)格局,甚至打碎原來產業(yè)鏈的很可能是外來者,如滴滴徹底顛覆了出租車行業(yè),余額寶等互聯(lián)網金融正勢不可擋的沖擊著傳統(tǒng)銀行。這種跨領域的競爭,來自其他行業(yè)的降維打擊是企業(yè)需要面對的常態(tài)。來自:云商店
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