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來自:百科本課程將會講解機器學習相關算法,包括監(jiān)督學習,無監(jiān)督學習,集成算法等。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、掌握有監(jiān)督學習,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知識及應用。 2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基礎知識及應用。來自:百科
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所要求性能的過程,也稱為監(jiān)督訓練或有教師學習。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學習:在未加標簽的數據中,試圖找到隱藏的結構。常見的有聚類。 強化學習:智能系統從環(huán)境到行為映射的學習,以使獎勵信號(強化信號)函數值最大。 回歸 回歸反映的是數據屬性值在時間上的特征,產生一個將數據項映射來自:百科專業(yè) 數據倉庫 專業(yè)數倉支持設計應用多維分析,快速響應 智能設備維護 預測性維護,根據系統過去和現在的狀態(tài),采用時間序列預測、神經網絡預測和回歸分析等預測推理方法,預測系統將來是否會發(fā)生故障,何時發(fā)生故障,發(fā)生故障類型,可以提升服務運維效率,降低設備非計劃停機時間,節(jié)約現場服務人力成本來自:百科
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