- 機(jī)器學(xué)習(xí)的評估方法 內(nèi)容精選 換一換
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ction)循環(huán)的科學(xué)程序,同時(shí)結(jié)合 數(shù)據(jù)治理 工作的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了兩個(gè)層面的度量評估: 兩個(gè)層面的數(shù)據(jù)治理度量評估工具 通過年度的整體數(shù)據(jù)治理成熟度評估,了解各維度數(shù)據(jù)治理現(xiàn)狀,并制定可操作性目標(biāo),分析差距,制定切實(shí)可行的計(jì)劃,在推進(jìn)落實(shí)計(jì)劃的過程中,利用季度性實(shí)施的數(shù)據(jù)治理評分卡,針來自:百科翻譯中心:采用機(jī)器翻譯服務(wù),構(gòu)建滿足特定需求的機(jī)器翻譯系統(tǒng),高效準(zhǔn)確的翻譯郵件、論文、新聞等內(nèi)容 優(yōu)勢 翻譯質(zhì)量領(lǐng)先 引擎的翻譯效果,跟專業(yè)的譯員團(tuán)隊(duì)一起進(jìn)行打磨,機(jī)器翻譯效果質(zhì)量高 多領(lǐng)域支持 支持多個(gè)領(lǐng)域,如新聞、信息、通信等領(lǐng)域的機(jī)器翻譯 即時(shí)通訊:集成機(jī)器翻譯服務(wù)的即時(shí)通訊軟件,可以使不同語種用戶之間的交流更加便捷,提升用戶體驗(yàn)來自:百科
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混淆矩陣可幫助您了解分類錯(cuò)誤的出現(xiàn)位置 召回率 召回率,正確預(yù)測的正例數(shù)和實(shí)際正例總數(shù)的比值,這個(gè)值越大代表漏檢的概率越小。計(jì)算公式R=TP/(TP+FN),即混淆矩陣中某一列預(yù)測正確的個(gè)數(shù)除以該列的樣本和。 精確率 精確率,正確預(yù)測的正例數(shù)和預(yù)測正例總數(shù)的比值,這個(gè)值越大代表誤檢的概率越小。計(jì)來自:百科
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數(shù)據(jù)庫開發(fā)環(huán)境 HCIA- GaussDB 系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念,有助于更好地去開發(fā)和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫 。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用,方便用戶學(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之前,需要了解操作系統(tǒng)知識,C/J來自:百科華為云計(jì)算 云知識 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機(jī)這一真實(shí)場景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自:百科默認(rèn)首頁是總覽頁面,顯示了數(shù)據(jù)表的報(bào)警和阻塞情況。 主要包括以下幾部分內(nèi)容: 所選周期內(nèi)的作業(yè)數(shù)、實(shí)例數(shù)、異常表數(shù),以及各種實(shí)例運(yùn)行狀態(tài)的分布和變化趨勢情況。 當(dāng)天告警分類統(tǒng)計(jì)、當(dāng)天數(shù)據(jù)表告警統(tǒng)計(jì)、最近7天規(guī)則告警分類趨勢的統(tǒng)計(jì)和最近7天規(guī)則數(shù)量的趨勢。 規(guī)則模板 質(zhì)量規(guī)則模板是數(shù)據(jù)質(zhì)量的核心功能,是來自:專題
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