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- 機器學習中特征選擇的方法 內容精選 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
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E-R方法中的實體和實例 E-R方法中的實體和實例 時間：2021-06-02 10:14:00 數據庫 E-R方法中，實體指具有公共性質并且可以相互區(qū)分的現實世界對象的集合，例如：老師，學生，課程都是實體。實體中每個具體的記錄值，如學生實體中每個具體的學生，稱之為實體的一個實例。來自：百科![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python（高級） 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python（高級） 時間：2020-12-02 10:27:51 本實驗指導用戶基于Notebook來學習Python語言中的正則表達式進行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務的實現和Python中類的魔法方法的使用。來自：百科![]()
。 基于源碼的特征生成方法： 不同語言具有不同的特點，在考慮基于源碼的特征生成方法時需要考慮到語言特點來采用針對性的方法來解決，這樣可以起到事半功倍的作用。下面針對不同語言分別來說明對應的解決方法： ● C語言：沒有類的復雜性，在構建時只要用到的源碼文件，該文件中的所有函數信息都會被一起編譯進二進制文件中。來自：百科![]()
數據庫設計的方法：新奧爾良方法 數據庫設計的方法：新奧爾良方法 時間：2021-06-02 09:44:14 數據庫 1978年10月，來自三十多個國家的數據庫專家在美國新奧爾良市專門討論了數據庫設計問題。 他們運用軟件工程的思想和方法，提出了數據庫設計的規(guī)范，這就是著名的新奧爾良來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python 時間：2020-12-01 10:31:05 本實驗指導用戶基于Notebook對Python編程語言有一個基礎的認知，掌握Python的基礎語法。 實驗目標與基本要求 通過本實驗，您將能夠：來自：百科![]()
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調用即可實現源語言文本到目標語言文本的自動翻譯。 產品優(yōu)勢 算法領先 基于先進的Tran來自：百科![]()
更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經過數據增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經網絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經網絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經網絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
數據庫開發(fā)環(huán)境 HCIA- GaussDB 系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應用程序的開發(fā)。了解它相關的系統結構和相關概念，有助于更好地去開發(fā)和使用 GaussDB數據庫 。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用，方便用戶學習和查看。學習本課程之前，需要了解操作系統知識，C/J來自：百科![]()
云知識 確定實體和屬性的方法 確定實體和屬性的方法 時間：2021-06-02 14:29:34 數據庫 在數據庫邏輯模型建設中，確定實體和屬性的方法： 定義實體的主鍵（PK）； 定義部分非鍵屬性（Non-Key Attribute）； 定義非唯一屬性組； 添加相應的注釋內容。 文中課程來自：百科![]()
數據庫安全 基礎 HCIA-GaussDB系列課程。數據庫作為核心的基礎軟件，在我們的系統架構中處于系統的最末端，它是查詢和存儲數據的系統，是各業(yè)務數據最終落地的承載者，而當今社會最值錢的又是擁有大量的數據，因此其數據庫安全性至關重要。 立即學習 最新文章 替換VolcanoJobreplace來自：百科![]()
華為云計算 云知識 常見的備份方式分類方法 常見的備份方式分類方法 時間：2021-07-01 13:43:57 數據庫管理 數據庫 數據備份與恢復 備份方式可主要根據數據集合的范圍、是否停用數據庫及備份內容進行分類。 1.根據備份的數據集合的范圍： 全量備份 差異備份 增量備份來自：百科![]()
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： 1）了解BoostKit大數據的加速技術和算法優(yōu)化； 2）了解Spark機器學習優(yōu)化的原理及場景實踐。 華為云 面向未來的智能世界，數字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數字化成功的關鍵是以云原生的思維踐來自：百科
