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- 貝葉斯嶺回歸 內(nèi)容精選 換一換
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本課程將會講解機器學(xué)習(xí)相關(guān)算法,包括監(jiān)督學(xué)習(xí),無監(jiān)督學(xué)習(xí),集成算法等。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握有監(jiān)督學(xué)習(xí),包括線性回歸,邏輯回歸,KNN,樸素貝葉斯,SVM,決策樹等算法的基礎(chǔ)知識及應(yīng)用。 2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基礎(chǔ)知識及應(yīng)用。 3、掌來自:百科來自:百科
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ModelArts支持以下三種超參搜索算法: 1、貝葉斯優(yōu)化(SMAC) 2、TPE算法 3、模擬退火算法(Anneal) 貝葉斯優(yōu)化(SMAC) 貝葉斯優(yōu)化假設(shè)超參和目標(biāo)函數(shù)存在一個函數(shù)關(guān)系?;谝阉阉鞒瑓⒌脑u估值,通過高斯過程回歸來估計其他搜索點處目標(biāo)函數(shù)值的均值和方差。根據(jù)均來自:專題
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專業(yè) 數(shù)據(jù)倉庫 專業(yè)數(shù)倉支持設(shè)計應(yīng)用多維分析,快速響應(yīng) 智能設(shè)備維護 預(yù)測性維護,根據(jù)系統(tǒng)過去和現(xiàn)在的狀態(tài),采用時間序列預(yù)測、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和回歸分析等預(yù)測推理方法,預(yù)測系統(tǒng)將來是否會發(fā)生故障,何時發(fā)生故障,發(fā)生故障類型,可以提升服務(wù)運維效率,降低設(shè)備非計劃停機時間,節(jié)約現(xiàn)場服務(wù)人力成本來自:百科解決方案。 ER/Studio ER/Studio是一套模型驅(qū)動的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)管理和數(shù)據(jù)庫設(shè)計產(chǎn)品,幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)、重用和文檔化數(shù)據(jù)資產(chǎn)。通過可回歸的數(shù)據(jù)庫支持,使數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)具備完全地分析已有數(shù)據(jù)源的能力,并根據(jù)業(yè)務(wù)需求設(shè)計和實現(xiàn)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)。易讀的可視化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)加強了業(yè)務(wù)分析人。來自:百科
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