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- 機器學(xué)習(xí)要求數(shù)學(xué) 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 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機器學(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. 機器學(xué)習(xí)算法 2. 機器學(xué)習(xí)的分類 3. 機器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科第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
- 機器學(xué)習(xí)要求數(shù)學(xué) 相關(guān)內(nèi)容
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課程簡介 人工智能的技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，本課程為大家介紹AI中所用到的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握線性代數(shù)的基礎(chǔ)知識及應(yīng)用。 2、掌握概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基礎(chǔ)知識及應(yīng)用。 3、理解信息熵與基尼系數(shù)的相關(guān)知識。 4、掌握常用的最優(yōu)化算法及應(yīng)用。來自：百科
- 機器學(xué)習(xí)要求數(shù)學(xué) 更多內(nèi)容
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使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達式進行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識別 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語來自：專題![]()
術(shù)，包括優(yōu)化的機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程； 2. 機器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)算法實踐。 聽眾收益：來自：百科![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達式進行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語來自：專題![]()
增加了安全標記、可信路徑。 要求項增多，如對“身份鑒別”，一級要求“進行身份標識和鑒別”，二級增加要求“口令復(fù)雜度、登錄失敗保護等”，三級則要求“采用兩種或兩種以上組合的鑒別技術(shù)”。項目增加，要求增強。 范圍增大，如對物理安全的“防靜電”，二級只要求“關(guān)鍵設(shè)備應(yīng)采用必要的接地防靜來自：百科![]()
現(xiàn)、知識積累等情況了如指掌。 1.2在線學(xué)習(xí) 家長學(xué)習(xí)：根據(jù)不同年齡段幼兒特點，設(shè)計不同學(xué)習(xí)內(nèi)容，針對家長感興趣的問題給予指導(dǎo)。網(wǎng)站針對家長日常所需的育兒知識在后臺設(shè)置分類，并定期向不同分類上傳學(xué)習(xí)內(nèi)容，學(xué)習(xí)內(nèi)容的格式為視頻、視頻簡介。學(xué)習(xí)者還可以針對視頻提出相應(yīng)問題，與專家進行及時溝通。來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機器學(xué)習(xí)的一種，機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征來自：百科![]()
華為云計算 云知識 第十六屆中國研究生數(shù)學(xué)建模競賽華為賽題作品提交 第十六屆中國研究生數(shù)學(xué)建模競賽華為賽題作品提交 時間：2020-12-11 10:44:46 中國研究生數(shù)學(xué)建模競賽是一項面向中國研究生群體的學(xué)術(shù)競賽活動，是廣大研究生探索實際問題、開展學(xué)術(shù)交流、提高創(chuàng)新能力和培來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫設(shè)計基礎(chǔ) HCIA- GaussDB 系列課程。本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫設(shè)計的方法基礎(chǔ)及相關(guān)概念。?????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢Volcan來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫需求分析的步驟和要求 數(shù)據(jù)庫需求分析的步驟和要求 時間：2021-06-02 09:54:57 數(shù)據(jù)庫 在做數(shù)據(jù)庫設(shè)計的需求分析時，在系統(tǒng)調(diào)研、收集和分析需求，確定系統(tǒng)開發(fā)范圍的階段，要求： 1. 信息調(diào)研 信息調(diào)研目標是明確所設(shè)計的數(shù)據(jù)庫中要存儲哪些數(shù)來自：百科![]()
，多年豐富經(jīng)驗，傾囊相授；一站式學(xué)習(xí)體驗，漸進式賦能，由淺入深，綜合提升技能；還配套學(xué)習(xí)群及時交流群，專家1v1答疑，伴你輕松開啟AI學(xué)習(xí)之旅。普惠AI觸及每個企業(yè)，每個開發(fā)者，讓智能無所不及！ 2020年不可錯過的普惠AI好課——《AI專業(yè)學(xué)習(xí)路徑》 1）包含14門課程，共計31個課時；來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫設(shè)計基礎(chǔ) HCIA-GaussDB系列課程。本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫設(shè)計的方法基礎(chǔ)及相關(guān)概念。??????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢Volcan來自：百科![]()
華為云計算 云知識 機器翻譯的優(yōu)點 機器翻譯的優(yōu)點 時間：2020-10-13 09:32:56 機器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提供不同語種間快速翻譯能力，通過API調(diào)用即可實現(xiàn)源語言文本到目標語言文本的自動翻譯。 產(chǎn)品優(yōu)勢 算法領(lǐng)先 基于先來自：百科![]()
從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)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(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個來自：百科![]()
??華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫設(shè)計基礎(chǔ) HCIA-GaussDB系列課程。本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫設(shè)計的方法基礎(chǔ)及相關(guān)概念。?????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢Volcan來自：百科![]()
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