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- 機器學習文本向量化 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
- 機器學習文本向量化 相關(guān)內(nèi)容
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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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準確率高:基于改進的深度學習算法,檢測準確率高。 響應速度快:單張 圖像識別 速度小于0.1秒。 內(nèi)容審核-文本 內(nèi)容審核-文本有以下應用場景: 電商評論篩查 審核電商網(wǎng)站產(chǎn)品評論,智能識別有色情、涉政、灌水等違規(guī)評論,保證良好用戶體驗。 場景優(yōu)勢如下: 準確率高:基于改進的深度學習算法,檢測準確率高。來自:百科
從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一,應用日益廣泛。 語音識別 、自動機器翻譯、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個來自:百科
圖像識別( Image Recognition ),基于深度學習技術(shù),可準確識別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種物體、場景和概念標簽,具備目標檢測和屬性識別等能力,幫助客戶準確識別和理解圖像內(nèi)容 查看更多 一句話識別 短語音識別將口述音頻轉(zhuǎn)換為文本,通過API調(diào)用識別不超過一分鐘的不同音頻源發(fā)來的來自:專題
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