- go的機(jī)器學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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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(lèi) 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自:百科第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹(shù) 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(lái)自:百科
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種很成功的服務(wù)體驗(yàn)。 上云成本 自建MongoDB在人力、財(cái)力、時(shí)間、風(fēng)險(xiǎn)等四個(gè)方面具有較大的成本。 除了這些之外,我們也能經(jīng)常聽(tīng)見(jiàn)客戶的聲音,如依賴過(guò)度、性能差、競(jìng)爭(zhēng)力弱等,而隨著上云進(jìn)程的加快和各類(lèi)基礎(chǔ)云設(shè)施的完善,越來(lái)越多的企業(yè)把目光投向了 云數(shù)據(jù)庫(kù) 。 文檔數(shù)據(jù)庫(kù) 服務(wù) DDS來(lái)自:百科
Mongo接口是一款兼容MongoDB生態(tài)的云原生NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),具有企業(yè)級(jí)性能、靈活彈性、高可靠、可視化管理等特點(diǎn)。 數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例規(guī)格 同一實(shí)例類(lèi)型根據(jù)內(nèi)存的配置不同分為多種實(shí)例規(guī)格,針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景,您可以選擇不同規(guī)格的實(shí)例。本章節(jié)主要介紹GeminiDB Mongo接口實(shí)例支持的實(shí)例規(guī)格信息來(lái)自:專(zhuān)題
基于強(qiáng)大的人工智能算力和算法,實(shí)現(xiàn)信號(hào)配時(shí)的區(qū)域協(xié)同優(yōu)化以及實(shí)時(shí)智能自適應(yīng)優(yōu)化,通行延誤降低超過(guò)15%。提供時(shí)空結(jié)合的交通組織優(yōu)化建議,通過(guò)精準(zhǔn)高效的交通仿真和評(píng)估支撐決策 “智能終端-智能路口-交通智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)”全景架構(gòu) 通過(guò)“智能終端-智能路口-交通智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)”端邊云三級(jí)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)交通治理方案分層分域的智能服務(wù)來(lái)自:百科
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