- 機(jī)器學(xué)習(xí)分類器性能 內(nèi)容精選 換一換
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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(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自:百科第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(jī)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
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stKit大數(shù)據(jù)使能套件提供了Spark性能改進(jìn)的各種優(yōu)化技術(shù),包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程; 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新; 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實(shí)踐;來自:百科SQL調(diào)優(yōu)是一個(gè)不斷分析與嘗試的過程:試跑Query,判斷性能是否滿足要求;如果不滿足要求,則通過查看執(zhí)行計(jì)劃分析原因并進(jìn)行針對(duì)性優(yōu)化 GaussDB SQL自診斷 用戶在執(zhí)行查詢或者執(zhí)行INSERT/DELETE/UPDATE/CREATE TABLE AS語句時(shí),可能會(huì)遇到性能問題。這種情況下,通過來自:專題
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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。 強(qiáng)化學(xué)習(xí):智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí),以使獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)(強(qiáng)化信號(hào))函數(shù)值最大。來自:百科
APM 報(bào)告集成,性能TOP瓶頸智能推薦 支持,最多添加關(guān)聯(lián)5個(gè)監(jiān)控對(duì)象 支持,關(guān)聯(lián)監(jiān)控對(duì)象數(shù)量與測(cè)試任務(wù)數(shù)配額一致 性能測(cè)試服務(wù)精選推薦 區(qū)塊鏈服務(wù) BCS 區(qū)塊鏈入門 區(qū)塊鏈應(yīng)用場(chǎng)景 學(xué)習(xí)區(qū)塊鏈技術(shù) 區(qū)塊鏈服務(wù)是什么 云日志服務(wù) LTS 免費(fèi)云日志服務(wù) 為什么使用云日志服務(wù) 云日志服務(wù)LTS使用流程來自:專題
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