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- 機器學習召回率訓練集 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
- 機器學習召回率訓練集 相關(guān)內(nèi)容
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者基于主流AI引擎，開發(fā)并訓練其業(yè)務所需的模型。 4.評估模型 訓練得到模型之后，整個開發(fā)過程還不算結(jié)束，需要對模型進行評估和考察。往往不能一次性獲得一個滿意的模型，需要反復的調(diào)整算法參數(shù)、數(shù)據(jù)，不斷評估訓練生成的模型。 一些常用的指標，如準確率、召回率、AUC等，能幫助您有效的評估，最終獲得一個滿意的模型。來自：百科預測，因此數(shù)據(jù)是機器學習中的關(guān)鍵要素之一。 MNIST數(shù)據(jù)集是目前手寫數(shù)字識別領(lǐng)域使用最為廣泛的公開數(shù)據(jù)集，大部分識別算法都會基于它進行訓練和驗證。MNIST數(shù)據(jù)集包含0~9這10種數(shù)字，每一種數(shù)字都包含大量不同形態(tài)的手寫數(shù)字圖片訓練集，分為訓練集和測試集。訓練集涵蓋6萬張手寫數(shù)來自：百科
- 機器學習召回率訓練集 更多內(nèi)容
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正確的個數(shù)除以該行的樣本和。 F1值 精確率與召回率的調(diào)和均值。計算公式F1=2*P*R/(P+R)，其中R為召回率，P為精確率。 ROC 曲線 ROC 曲線用于繪制采用不同分類閾值時的 TPR （真正例率，縱坐標）與 FPR（假正例率，橫坐標），ROC曲線越接近左上角，該分類器的性能越好。來自：百科![]()
ModelArts模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結(jié)果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結(jié)果。來自：專題![]()
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(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理來自：百科![]()
支持數(shù)據(jù)篩選、標注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集，讓訓練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 3、多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 4、自動學習 支持來自：專題![]()
選擇對應的優(yōu)化策略，來提高 CDN 的緩存命中率。CDN緩存命中率包括流量命中率和請求命中率。 緩存命中率分為請求命中率和流量命中率，緩存命中率越高，性能越好。 請求命中率 = 命中緩存的請求數(shù) / 請求總數(shù)。 流量命中率 = 命中緩存產(chǎn)生的流量 / 請求總流量 請求總流量：指命中緩存產(chǎn)生的流量和請求回源產(chǎn)生的流量之和。來自：百科![]()
支持數(shù)據(jù)篩選、標注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集，讓訓練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動學習 支持多種來自：百科![]()
如何提高CDN緩存命中率 如何提高CDN緩存命中率 時間：2022-04-14 09:33:14 【最新活動】 CDN緩存命中率低，會導致源站壓力大，靜態(tài)資源訪問效率低。您可以針對導致CDN緩存命中率低的具體原因，選擇對應的優(yōu)化策略，來提高CDN的緩存命中率。CDN緩存命中率包括流量命中率和請求命中率。來自：百科![]()
1、數(shù)據(jù)已完成準備：已在ModelArts中創(chuàng)建可用的數(shù)據(jù)集，或者您已將用于訓練的數(shù)據(jù)上傳至 OBS 目錄。 2、“算法管理”中，已完成算法創(chuàng)建。 3、已在OBS創(chuàng)建至少1個空的文件夾，用于存儲訓練輸出的內(nèi)容。ModelArts不支持加密的OBS桶，創(chuàng)建OBS桶時，請勿開啟桶加密。 4、由于訓練作業(yè)運行需消耗資源，確保賬戶未欠費。來自：專題![]()
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![]()
華為云計算 云知識 超速入門AT指令集 超速入門AT指令集 時間：2022-11-08 12:00:35 華為云IoT 物聯(lián)網(wǎng)平臺 什么是AT指令集 AT命令，用來控制TE（Terminal Equipment）和MT(Mobile Terminal)之間交互的規(guī)則，如下圖所示。在來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-硬盤異常檢測 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-硬盤異常檢測 時間：2021-01-05 11:41:15 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-硬盤異常檢測基于網(wǎng)絡人工智能(NAIE)訓練平臺的硬盤異常預測程序，通過機器學習構(gòu)建硬盤故障預測模型，對數(shù)據(jù)來自：百科![]()
門的內(nèi)容，目的是在保證一定命中率的情況下節(jié)約大量的存儲。因為存儲是CDN的重要成本之一，網(wǎng)絡運營商和服務提供商在建設(shè)CDN時通常要在命中率和存儲比例之間選擇一個平衡點，存儲比例達到一定程度時已經(jīng)可以達到較高的命中率，若再花費巨資提高存儲比例，命中率的小幅提升帶來的收益往往得不償失來自：百科![]()
AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡來自：專題![]()
標注樣本集本身不計費，數(shù)據(jù)集存儲在OBS中，收取OBS的費用。建議您前往OBS服務，將數(shù)據(jù)集存儲的OBS路徑，刪除數(shù)據(jù)和OBS桶即可停止收費。 ModelArts自動學習所創(chuàng)建項目一直在扣費，如何停止計費？ 將所創(chuàng)建的自動學習作業(yè)刪除，即可停止計費。 解決方法：在所創(chuàng)建自動學習作業(yè)列表中，單來自：專題![]()
運行第一條Workflow 準備數(shù)據(jù)集 訂閱工作流 啟動工作流 節(jié)點配置 部署上線 運行您的第一條Workflow 從AI Gallery訂閱的Workflow如何使用 1.登錄AI Gallery的Workflow案例庫。 2.從AI Gallery選擇并訂閱一個Workflow。來自：專題![]()
高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場景的預訓練模型。 高精度：大部分模型的準確率高于90%。 少數(shù)據(jù)：訓練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標注：提升標注效率。 極致性能 依托ModelArts基礎(chǔ)平臺，深度軟硬件協(xié)同。 資源秒級調(diào)度，按需使用。 訓練任務性能提升30%。 靈活開放 靈活的部來自：百科
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