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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，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![]()
法。??????????????????????????????????????????????????????????? 立即學習 最新文章 “云上中臺 • 重明”：讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心生產(chǎn)力 創(chuàng)建 DDS 只讀節(jié)點，輕松應對業(yè)務高峰 【云小課】如何初步定位GaussDB(for openGauss)慢SQL來自：百科![]()
份方式、安全管理措施、什么是性能管理；數(shù)據(jù)庫的重要基本概念（實例、連接、會話、表空間、schema等），以及各數(shù)據(jù)庫對象的使用方法。 立即學習 最新文章 什么是華為云關系型數(shù)據(jù)庫 事務隔離級別有哪些 事務具有哪些特征 常見的約束類型有哪些 索引方式有哪些來自：百科![]()
精確率與召回率的調和均值。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。 敏感度分析 不同特征范圍下的準確率 將圖片根據(jù)特征值，如來自：百科![]()
本次大賽分為兩個階段，學習課程階段及長期刷榜階段。 學習課程 報名比賽后，參賽選手點擊頁面左側 “學習資料” 頁，進入課程。找到頁面【課堂】并點擊，即可開啟你的學習之旅。 本次課程由華為AI高級工程師，華為云AI開發(fā)者課程設計總監(jiān)、導師，白衣為大家講解AI入門課程【圖像分類】。課程分為4來自：百科![]()
進入工作流-工作流設置-分類設置, 建立表單分類。表單分類更方便了表單的管理，把不同性質的表單放在不同的分類下，也方便了表單的查找。同時根據(jù)表單分類的所屬部門，實現(xiàn)了表單分類按部門進行獨立管理的目的。 新建表單分類：首先點擊【新建】按鈕，根據(jù)具體需求選擇表單父分類，填寫相應的表單分類排序號，表單分類名稱，以及所屬部門后保存。來自：云商店![]()
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