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- 分類器svm 內(nèi)容精選 換一換
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本課程將會講解機(jī)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、掌握無監(jiān)督學(xué)習(xí)包括聚類算法的基礎(chǔ)知識及應(yīng)用。來自：百科AI開發(fā)的基本概念 AI開發(fā)的基本概念 時(shí)間：2020-09-09 15:54:18 機(jī)器學(xué)習(xí)常見的分類有3種： 監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)，使其達(dá)到所要求性能的過程，也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學(xué)習(xí)：在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見的有聚類。來自：百科
- 分類器svm 相關(guān)內(nèi)容
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ROC 曲線 ROC 曲線用于繪制采用不同分類閾值時(shí)的 TPR （真正例率，縱坐標(biāo)）與 FPR（假正例率，橫坐標(biāo)），ROC曲線越接近左上角，該分類器的性能越好。 敏感度分析 不同特征范圍下的準(zhǔn)確率 將圖片根據(jù)特征值，如亮度、模糊度等劃分為幾個(gè)部分，分別測試幾個(gè)部分的精度然后繪圖。 特征分布來自：百科
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分分析等手段進(jìn)行降維，提取特征，通過自動分類器進(jìn)行分類并打標(biāo)，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。然后進(jìn)行模型訓(xùn)練得到指標(biāo)趨勢預(yù)測模型，并通過權(quán)重優(yōu)化提供輸出的準(zhǔn)確性。例如，我們發(fā)現(xiàn)容器業(yè)務(wù)類型不同，計(jì)算型容器，訪問型容器，其負(fù)載的規(guī)律也不同，通過自動分類器區(qū)分不同類型的容器，預(yù)測負(fù)載，并通過加權(quán)調(diào)來自：其他![]()
validation 算法，各種基礎(chǔ)算法的stacking 方法實(shí)現(xiàn)，決策樹的gradient boosting machine 算法，基于SVM 的半監(jiān)督學(xué)習(xí)等，且所有模型支持在冰鑒智能決策引擎中一鍵部署到生產(chǎn)環(huán)境，擁有實(shí)時(shí)監(jiān)控模型運(yùn)行情況，在線評估模型優(yōu)劣以及特殊情況告警提示等優(yōu)來自：其他![]()
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