- 經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法 內(nèi)容精選 換一換
-
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 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自:百科,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。 聽眾收益:來自:百科
- 經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法 相關(guān)內(nèi)容
-
有監(jiān)督學(xué)習(xí)-樸素貝葉斯 第6章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-SVM 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(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章來自:百科來自:百科
- 經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法 更多內(nèi)容
-
門AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹,每章課程都是實(shí)戰(zhàn)案例,配合代碼講解和精心設(shè)計(jì)的課后作業(yè),基于華為云一站式 AI開發(fā)平臺 ModelArts進(jìn)行動手實(shí)踐,充足算力供您使用,幫助您真正掌握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、熟練使來自:百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法總結(jié)
- 機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法之PCA主成分分析
- 機(jī)器學(xué)習(xí)十大經(jīng)典算法之隨機(jī)森林
- 【進(jìn)階版】機(jī)器學(xué)習(xí)之EM經(jīng)典算法原理+代碼(11)
- 機(jī)器學(xué)習(xí)十大經(jīng)典算法之邏輯回歸
- 機(jī)器學(xué)習(xí)《Machine Learning1》----機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典總結(jié):入門必讀
- 機(jī)器學(xué)習(xí)十大經(jīng)典算法之K-Means聚類算法
- 機(jī)器學(xué)習(xí)十大經(jīng)典算法之決策樹
- 機(jī)器學(xué)習(xí)十大經(jīng)典算法之樸素貝葉斯分類
- 機(jī)器學(xué)習(xí)算法