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- 機器學習中的過擬合和欠擬合 內(nèi)容精選 換一換
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協(xié)同的解決方案 (1)邊緣節(jié)點云端統(tǒng)一部署和管理 (2)設備云端統(tǒng)一管理,離線時本地自閉環(huán) (3)規(guī)則分層處理,規(guī)則云端配置,邊緣進行數(shù)據(jù)擬合和實時計算、邊緣閉環(huán)或者根據(jù)規(guī)則上報云側 (4)統(tǒng)一AI模型開發(fā)和流程調(diào)度,云上訓練,邊緣執(zhí)行 (5)云側服務和邏輯按需推至邊緣,服務協(xié)同、數(shù)據(jù)協(xié)同、Function協(xié)同來自:百科本文介紹了【《scikit-learn機器學習常用算法原理及編程實戰(zhàn)》—3.4.2 過擬合和欠擬合的特征】相關內(nèi)容,與您搜索的機器學習中的過擬合和欠擬合相關,助力開發(fā)者獲取技術信息和云計算技術生態(tài)圈動態(tài)...請點擊查閱更多詳情。來自:其他
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