- 小樣本機(jī)器學(xué)習(xí) 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 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章來自:百科
- 小樣本機(jī)器學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
-
1、參賽對象:凡具有正式學(xué)籍的研究生、已獲得讀研資格的本科生及本研貫通培養(yǎng)的學(xué)生有資格參賽。參賽選手所在研究生培養(yǎng)單位負(fù)責(zé)審核報名參賽資格。大賽組委會秘書處單位具有對參賽人員資格進(jìn)行抽查的權(quán)利。 2、參賽方式:參賽形式可以是個人或團(tuán)隊形式,且每人只能參加一支隊伍。以團(tuán)隊形式參賽的隊伍,來自:百科術(shù),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
- 小樣本機(jī)器學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
-
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(jī)器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)用日益廣泛。 語音識別 、自動機(jī)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:百科精心設(shè)計云上實(shí)驗(yàn),深度體驗(yàn)云服務(wù) 了解更多 物聯(lián)網(wǎng)微認(rèn)證 在線學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書 物聯(lián)網(wǎng)平臺 構(gòu)建智慧路燈應(yīng)用 初級微認(rèn)證 城市公共照明設(shè)施規(guī)模日益增大,用電量節(jié)節(jié)攀升。為解決傳統(tǒng)路燈的問題,基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧路燈應(yīng)運(yùn)而生,本認(rèn)證將會為您介紹基于物聯(lián)的智慧路燈解決方案和如何構(gòu)建其應(yīng)用。來自:專題學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 學(xué)習(xí)云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn),企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢? 云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)來自:專題
- 【小樣本學(xué)習(xí)】小樣本學(xué)習(xí)概述
- 小樣本學(xué)習(xí)總結(jié)(二)
- 小樣本學(xué)習(xí)總結(jié)(一)
- 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)小樣本學(xué)習(xí)
- CVPR2019——小樣本學(xué)習(xí)論文分享
- 《Spark機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)》——1.5本章小結(jié)
- 【機(jī)器學(xué)習(xí)】機(jī)器學(xué)習(xí)概敘
- 小樣本目標(biāo)檢測介紹
- 機(jī)器學(xué)習(xí)(01)——機(jī)器學(xué)習(xí)簡介
- 【機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)】機(jī)器學(xué)習(xí)介紹