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- 機器學習自學指南 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
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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:百科侵檢測系統(tǒng), DBSS 提供防SQL注入,訪問控制等能力。 多維度安全策略規(guī)則 基于查詢組、表或者存儲過程的安全策略規(guī)則 學習模式 實例有自學習模式,一旦定義的學習時間結(jié)束后,實例會自動生成安全策略規(guī)則,用戶可以接受或拒絕該規(guī)則。 3.數(shù)據(jù)脫敏 發(fā)現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)庫中的敏感數(shù)據(jù),對敏感數(shù)據(jù)進行動態(tài)脫敏。來自:百科
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