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- 機器學(xué)習(xí)模型效果指標 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 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
- 機器學(xué)習(xí)模型效果指標 相關(guān)內(nèi)容
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所需的模型。 4.評估模型 訓(xùn)練得到模型之后,整個開發(fā)過程還不算結(jié)束,需要對模型進行評估和考察。往往不能一次性獲得一個滿意的模型,需要反復(fù)的調(diào)整算法參數(shù)、數(shù)據(jù),不斷評估訓(xùn)練生成的模型。 一些常用的指標,如準確率、召回率、AUC等,能幫助您有效的評估,最終獲得一個滿意的模型。 5.部署模型來自:百科來自:百科
- 機器學(xué)習(xí)模型效果指標 更多內(nèi)容
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云知識 查看云服務(wù)監(jiān)控指標 查看云服務(wù)監(jiān)控指標 時間:2021-07-01 15:58:42 云監(jiān)控服務(wù) 基于云服務(wù)自身的服務(wù)屬性,已經(jīng)內(nèi)置了詳細全面的監(jiān)控指標。當您在云平臺上開通云服務(wù)后,系統(tǒng)會根據(jù)服務(wù)類型自動關(guān)聯(lián)該服務(wù)的監(jiān)控指標,幫助您實時掌握云服務(wù)的各項性能指標,精確掌握云服務(wù)的運行情況。來自:百科
從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)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(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個來自:百科
數(shù)據(jù)庫安全 服務(wù),是一種基于反向代理及機器學(xué)習(xí)機制,提供數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)庫審計、敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和防注入攻擊等功能的,保障云上數(shù)據(jù)庫安全的數(shù)據(jù)庫安全防護服務(wù)。 產(chǎn)品優(yōu)勢 功能豐富:提供數(shù)據(jù)庫審計、數(shù)據(jù)庫防火墻、數(shù)據(jù)泄露保護三大功能,一站式解決數(shù)據(jù)庫審計效果差、安全防御困難、法律合規(guī)要求的問題。來自:百科
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