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- 人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù) 內(nèi)容精選 換一換
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第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章來自:百科需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學(xué)習(xí)算法 2. 機器學(xué)習(xí)的分類 3. 機器學(xué)習(xí)的整體流程 4來自:百科
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的核心和基礎(chǔ),所以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的發(fā)展和數(shù)據(jù)模型的發(fā)展密不可分。數(shù)據(jù)庫模型的劃分維度是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)劃分的一個重要標(biāo)準(zhǔn)。 2、與其他計算機技術(shù)的交叉結(jié)合,計算機新技術(shù)層出不窮,數(shù)據(jù)庫和其他計算機技術(shù)交叉結(jié)合,是數(shù)據(jù)庫技術(shù)的一個顯著特征。比如和分布式處理技術(shù)結(jié)合產(chǎn)生的分布式數(shù)據(jù)庫和云技術(shù)結(jié)合產(chǎn)生的 云數(shù)據(jù)庫 等。來自:百科
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