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- 機器學習風險度量 內(nèi)容精選 換一換
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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(shù),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(nèi)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(shù)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
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從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一,應用日益廣泛。 語音識別 、自動機器翻譯、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個來自:百科參數(shù)說明 名稱 呈現(xiàn)資源的名稱。 服務 呈現(xiàn)資源所屬的服務。 資源類型 呈現(xiàn)資源所屬的類型。例如:云服務器、磁盤、實例等。 安全狀況 呈現(xiàn)資源的安全風險等級。 ● 風險等級包括“致命”、“高危”、“中危”、“低危”、“提示”和“無風險”。 ● 呈現(xiàn)當前資源風險的最高等級。例如,E CS 中有來自:專題16:25:16 內(nèi)容審核-圖像 Moderation(Image),基于深度學習的圖像智能審核方案,準確識別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場景等內(nèi)容,識別快速準確,幫助企業(yè)降低人力審核成本 功能描述 涉黃檢測 可對圖像中涉黃信息進行識別并對涉黃程度量化,自動識別涉黃、低俗等內(nèi)容來自:百科戶體驗健康狀態(tài),用戶體驗一覽無遺。 全鏈路性能跟蹤:Web服務、緩存、數(shù)據(jù)庫全棧跟蹤,性能瓶頸輕松掌握 故障智能診斷 APM 提供故障智能診斷能力,基于機器學習算法自動檢測應用故障。當URL跟蹤出現(xiàn)異常時,通過智能算法學習歷史指標數(shù)據(jù),多維度關(guān)聯(lián)分析異常指標,提取業(yè)務正常與異常時上來自:專題分布式緩存Redis版本差異 分布式緩存服務Redis的優(yōu)勢 漏洞掃描 服務VSS 安全漏洞掃描 主機漏洞掃描 網(wǎng)站漏洞掃描 工具 移動應用安全檢測費用 為什么選擇華為主機漏洞掃描 區(qū)塊鏈 服務 BCS 區(qū)塊鏈入門 區(qū)塊鏈應用場景 學習區(qū)塊鏈技術(shù) 區(qū)塊鏈服務是什么 數(shù)字資產(chǎn)鏈DAC 數(shù)字資產(chǎn)入門來自:專題
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