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    SVM,決策樹等算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 3、掌握無監(jiān)督學(xué)習(xí)包括聚類算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 4、掌握分類問題,數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識(shí)及應(yīng)用。 課程大綱 第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 第2章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-線性回歸 第3章
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    您可以在客戶端安裝后,通過客戶端在運(yùn)維場景或業(yè)務(wù)場景中使用shell命令,也可以在應(yīng)用程序開發(fā)場景中使用客戶端中的樣例工程。 常見問題 MapReduce工作原理_MapReduce是什么意思_MapReduce流程 ECS-服務(wù)器-云服務(wù)器-華為ECS-彈性云服務(wù)器試用 免費(fèi)云服務(wù)器_個(gè)人免費(fèi)云服務(wù)器_免費(fèi)彈性云服務(wù)器推薦_免費(fèi)ECS
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    、知識(shí)庫構(gòu)建等問題。 文本分析 通過關(guān)鍵詞提取、文本聚類、主題挖掘等算法模型,挖掘突發(fā)事件、公眾話題導(dǎo)向,進(jìn)行話題發(fā)現(xiàn)、趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)等。多維度分析公眾情緒、熱點(diǎn)、趨勢(shì)、傳播途徑等,及時(shí)全面的掌握話題動(dòng)態(tài)。 通過關(guān)鍵詞提取、文本聚類、主題挖掘等算法模型,挖掘突發(fā)事件、公眾話題導(dǎo)向,進(jìn)行
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 為什么說大數(shù)據(jù)MapReduce并行計(jì)算模型,天然匹配鯤鵬多核架構(gòu) 為什么說大數(shù)據(jù)MapReduce并行計(jì)算模型,天然匹配鯤鵬多核架構(gòu) 時(shí)間:2021-05-24 09:30:54 大數(shù)據(jù) 鯤鵬多核計(jì)算的特點(diǎn),能夠提升MapReduce的IO并發(fā)度,加速大數(shù)據(jù)的計(jì)算性能。
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    據(jù)可視化功能,幫助您及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障,全面掌握應(yīng)用、資源及業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀況。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 海量日志管理 高性能搜索和業(yè)務(wù)分析,自動(dòng)將關(guān)聯(lián)的日志聚類,可按應(yīng)用、主機(jī)、文件名稱、實(shí)例等維度快速過濾。 關(guān)聯(lián)分析 應(yīng)用和資源層層自動(dòng)關(guān)聯(lián),全景展示,通過應(yīng)用、服務(wù)、實(shí)例、主機(jī)和事務(wù)等多視角分析關(guān)聯(lián)指標(biāo)和告警數(shù)據(jù),直擊異常。
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    ● 標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢語法 ● 多樣式圖表和Dashboard ● 日志實(shí)時(shí)告警 日志告警 ● 將相似日志進(jìn)行聚類,并支持智能告警分析,提升日志整體分析效率 ● 將相似日志進(jìn)行聚類,并支持智能告警分析,提升日志整體分析效率 云日志 服務(wù)相關(guān)文檔 云日志服務(wù)如何管理日志 云日志服務(wù)如何接入日志
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    注、團(tuán)隊(duì)標(biāo)注以及版本管理等功能,AI開發(fā)者可基于該框架實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)注全流程處理,輕松管理您的數(shù)據(jù)集。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 為數(shù)據(jù)集提供聚類分析、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、數(shù)據(jù)選擇、特征分析等處理,可幫助開發(fā)者進(jìn)一步理解數(shù)據(jù)、篩選數(shù)據(jù)、挖掘數(shù)據(jù)信息,從而準(zhǔn)備出一份滿足開發(fā)目標(biāo)或項(xiàng)目要求的高價(jià)值數(shù)據(jù)。
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    通過 APM 找到性能瓶頸后,CPTS(云性能測(cè)試服務(wù))關(guān)聯(lián)分析生成性能報(bào)表。 通過智能算法學(xué)習(xí)歷史指標(biāo)數(shù)據(jù),APM多維度關(guān)聯(lián)分析異常指標(biāo),提取業(yè)務(wù)正常與異常時(shí)上下文數(shù)據(jù)特征,通過聚類分析找到問題根因。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。
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    基于歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)、當(dāng)前狀態(tài)等特征構(gòu)建故障預(yù)測(cè)模型,并對(duì)預(yù)測(cè)出的問題給出初步的關(guān)鍵參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測(cè)性算法支持,預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法,如決策樹,分類,聚類,回歸,異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出,可加載到規(guī)則引擎,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù),對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估,降低倉儲(chǔ)周期,提升效率
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    比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn),實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮;實(shí)現(xiàn)更合理的內(nèi)存管理算法,最大化內(nèi)存復(fù)用率,絕大部分場景下達(dá)到內(nèi)存使用下限值;提供模型壓縮及聚類算法供開發(fā)者選擇,進(jìn)一步減少內(nèi)存占用。 l LiteAI采用算子融合、SIMD指令加速、循環(huán)分支細(xì)化及Cache分塊等技術(shù)手段,優(yōu)化AI網(wǎng)
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