- 機(jī)器學(xué)習(xí)中回歸 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(yàn)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(lèi) 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自:百科第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹(shù) 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(lái)自:百科
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15:54:18 機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)的分類(lèi)有3種: 監(jiān)督學(xué)習(xí):利用一組已知類(lèi)別的樣本調(diào)整分類(lèi)器的參數(shù),使其達(dá)到所要求性能的過(guò)程,也稱(chēng)為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見(jiàn)的有回歸和分類(lèi)。 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(jiàn)的有聚類(lèi)。 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(jiǎng)勵(lì)信號(hào)(強(qiáng)化信號(hào))函數(shù)值最大。來(lái)自:百科術(shù),包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程; 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機(jī)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(shí)踐; 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽(tīng)眾收益:來(lái)自:百科預(yù)測(cè)性維護(hù),根據(jù)系統(tǒng)過(guò)去和現(xiàn)在的狀態(tài),采用時(shí)間序列預(yù)測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和回歸分析等預(yù)測(cè)推理方法,預(yù)測(cè)系統(tǒng)將來(lái)是否會(huì)發(fā)生故障,何時(shí)發(fā)生故障,發(fā)生故障類(lèi)型,可以提升服務(wù)運(yùn)維效率,降低設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間,節(jié)約現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)人力成本 優(yōu)勢(shì) 多種參數(shù)靈活接入 基于歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)、當(dāng)前狀態(tài)等來(lái)自:百科使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線(xiàn)程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類(lèi)的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)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)來(lái)自:專(zhuān)題從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)用日益廣泛。語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng)機(jī)器翻譯、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué),深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)角落,給生來(lái)自:百科高效、便捷、靈活、動(dòng)態(tài)的數(shù)字機(jī)器人理論學(xué)習(xí)與實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)教學(xué)服務(wù)。它包括學(xué)生端和院校端兩個(gè)模塊,分別提供了課程資源、考試練習(xí)、實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)、業(yè)界動(dòng)態(tài)、配置權(quán)限等功能。 在課程資源模塊中,教師可以上傳RPA基礎(chǔ)課程和RPA+專(zhuān)業(yè)方向的精品課程,學(xué)生可以方便地學(xué)習(xí)和查看課程資源??荚嚲毩?xí)模塊來(lái)自:專(zhuān)題霧、明火火焰特征; 對(duì)低空?qǐng)鼍?span style='color:#C7000B'>中的煙霧火焰目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè), 并定位目標(biāo)在畫(huà)面中的位置,進(jìn)行及時(shí)有效的報(bào)警。 查看詳情 煤氣罐識(shí)別 煤氣罐檢測(cè)算法主要針對(duì)出現(xiàn)在監(jiān)測(cè)視頻畫(huà)面中的限制區(qū)域進(jìn)行煤氣罐的檢測(cè), 若檢測(cè)到視頻畫(huà)面中存在煤氣罐,立即進(jìn)行報(bào)警. 該算法可有效避免因煤氣罐的不合理使用及放置造成的安全隱患來(lái)自:專(zhuān)題華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自:百科
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