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- 機器學(xué)習(xí)準確率召回率 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)準確率召回率 相關(guān)內(nèi)容
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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(fù)的調(diào)整算法參數(shù)、數(shù)據(jù),不斷評估訓(xùn)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。 5.部署模型 模型的開發(fā)訓(xùn)練,是基于之前的已有數(shù)據(jù)(有可能是測試數(shù)據(jù)),而在來自:百科正確的個數(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
- 機器學(xué)習(xí)準確率召回率 更多內(nèi)容
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選擇對應(yīng)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
準確率高:基于改進的深度學(xué)習(xí)算法,檢測準確率高。 響應(yīng)速度快:單張 圖像識別 速度小于0.1秒。 內(nèi)容審核-文本 內(nèi)容審核 -文本有以下應(yīng)用場景: 電商評論篩查 審核電商網(wǎng)站產(chǎn)品評論,智能識別有色情、涉政、灌水等違規(guī)評論,保證良好用戶體驗。 場景優(yōu)勢如下: 準確率高:基于改進的深度學(xué)習(xí)算法,檢測準確率高。 響應(yīng)速度快:響應(yīng)速度小于0來自:百科
指定識別區(qū)域,完成模板設(shè)計并調(diào)用服務(wù)接口。 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。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
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