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  • map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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    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
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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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    問題原因: 不能匹配到機器類型。 解決方法: 通過修改配置“config.sub”后,指定配置類型進行解決。 1)修改配置文件。 vi config.sub 查找“x86”內容的位置,在其位置后面增加“aarch64”類型。 在“case $basic_machine in”區(qū)域的兩個位置修改。
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    輸入如下命令,使環(huán)境變量生效。 3.運行和驗證 查看GMAP版本信息。 gmap--version 回顯類似如下信息,代表GMAP安裝成功。 GMAP version 2015-09-21 called with args:gmap--version GMAP Genomic Mapping and Aligment
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