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  • 計算機科學機器學習 內容精選 換一換
  • 需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習和深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:掌握學習算法定義與機器學習的流程;了解常用機器學習算法;了解超參數、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習的分類 3. 機器學習的整體流程
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    術,包括優(yōu)化的機器學習算法,從而實現Spark性能倍級提升。 內容大綱: 1. 大數據機器學習算法發(fā)展歷程; 2. 機器學習算法優(yōu)化的技術挑戰(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:
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    己的事,反正最后一群對象合力能把事做好就行了。至于解釋型語言,我們在編程時使用的是高級語言,計算機不能直接理解高級語言,只能理解和運行機器語言,所以必須要把高級語言翻譯成機器語言,計算機才能運行高級語言所編寫的程序。解釋型語言的優(yōu)點是可跨平臺運行,缺點則是運行時需要源代碼,知識產權保護性差,運行效率低。
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