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- 機(jī)器學(xué)習(xí)文本相似度 內(nèi)容精選 換一換
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需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自:百科方法有K子圖匹配、路徑相似性、圖嵌入。 基于特征的相似度:計算相似性的常見方法(28種)是將一段二進(jìn)制代碼表示為向量或一組特征,使得類似的二進(jìn)制代碼具有相似的特征向量或特征集。這里應(yīng)用最多的是利用機(jī)器學(xué)習(xí)來實現(xiàn)。 Hash匹配相似度:對于多維向量數(shù)據(jù)相似度快速匹配,通常使用局部敏感hash算法LSH來實現(xiàn)。來自:百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)文本相似度 相關(guān)內(nèi)容
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第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章來自:百科2.1 大顆粒度檢測方法:根據(jù)源代碼文件的相似度來判斷屬于什么組件和版本;文件相似度可以基于hash的嚴(yán)格匹配方法,也可以根據(jù)文本相似度匹配方法;這種匹配方法的優(yōu)點是效率高,匹配速度極快,確定是也很明顯,基于hash的容易漏報,基于文本相似度的準(zhǔn)確率低; 2.2 細(xì)顆粒度檢測方法:來自:百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)文本相似度 更多內(nèi)容
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15:54:18 機(jī)器學(xué)習(xí)常見的分類有3種: 監(jiān)督學(xué)習(xí):利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù),使其達(dá)到所要求性能的過程,也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學(xué)習(xí):在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中,試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見的有聚類。 強(qiáng)化學(xué)習(xí):智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí),以使獎勵信號(強(qiáng)化信號)函數(shù)值最大。來自:百科
華為云計算 云知識 CNCF的項目成熟度模型 CNCF的項目成熟度模型 時間:2021-06-30 18:22:10 CNCF的項目成熟度模型如下圖所示: 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)證,盡在?????????????????????????????????????????來自:百科
華為云計算 云知識 內(nèi)容審核 -文本是什么 內(nèi)容審核-文本是什么 時間:2020-09-16 10:28:34 內(nèi)容審核-文本Moderation(Text),基于華為自研的深度學(xué)習(xí)和內(nèi)容審核模型,可自動識別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容,幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險,凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,提升用戶體驗來自:百科
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