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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章來自:百科
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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(shù)據(jù)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:來自:百科要條件)的全日制???、本科、研究生等皆可。 【參賽要求】 1、為了更好參加比賽,建議賽隊成員可預先在圖像感知,物體檢測方面了解基本知識,熟悉基本深度學習框架如caffe, tensorflow等、及熟悉機器人操作系統(tǒng)ROS;另外賽委會也會提供完整的海選賽賽前培訓資料和半決賽前的線來自:百科
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com,郵件命名方式“無人車挑戰(zhàn)杯+報名團隊介紹”(包含:成員介紹、是否參過類似比賽,機器人,AI相關開發(fā)作品視頻網(wǎng)址、網(wǎng)站、圖片展示等相關鏈接),資料形式不限。 (2)7月1日大賽平臺開放無人車挑戰(zhàn)杯海選賽題,選手需要先在大賽平臺上學習ModelArts、 HiLens 、無人駕駛等相關知識,然后可以來自:百科
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