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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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《云原生王者之路集訓營》是華為云云原生團隊精心打磨的云原生學習技術公開課，分為黃金、鉆石、王者三個階段，幫助廣大技術愛好者快速掌握云原生相關技能。本課程為黃金課程的第一課，由華為云CNCF的官方大使、技術監(jiān)督委員會貢獻者，Kubernetes社區(qū)Maintainer以及CNCF多個項目聯(lián)合創(chuàng)始人王澤峰來自：百科![]()
術，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![]()
華為云計算 云知識 DDL如何進行分類 DDL如何進行分類 時間：2021-07-02 11:29:03 數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫GaussDB(for MySQL) DDL（Data Definition Language數(shù)據(jù)定義語言），用于定義或修改數(shù)據(jù)庫中的對象，主要分為來自：百科![]()
華為云計算 云知識 系統(tǒng)函數(shù)的分類有哪些 系統(tǒng)函數(shù)的分類有哪些 時間：2021-07-01 23:27:28 數(shù)據(jù)庫 mysql 云數(shù)據(jù)庫GaussDB(for MySQL) 系統(tǒng)函數(shù)是對一些業(yè)務邏輯的封裝，以完成特定的功能。系統(tǒng)函數(shù)可以有參數(shù)，也可以沒有參數(shù)。系統(tǒng)函數(shù)執(zhí)行完成后會返回執(zhí)行結果。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 常見的備份方式分類方法 常見的備份方式分類方法 時間：2021-07-01 13:43:57 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)備份與恢復 備份方式可主要根據(jù)數(shù)據(jù)集合的范圍、是否停用數(shù)據(jù)庫及備份內容進行分類。 1.根據(jù)備份的數(shù)據(jù)集合的范圍： 全量備份 差異備份 增量備份來自：百科![]()
本次大賽分為兩個階段，學習課程階段及長期刷榜階段。 學習課程 報名比賽后，參賽選手點擊頁面左側 “學習資料” 頁，進入課程。找到頁面【課堂】并點擊，即可開啟你的學習之旅。 本次課程由華為AI高級工程師，華為云AI開發(fā)者課程設計總監(jiān)、導師，白衣為大家講解AI入門課程【圖像分類】。課程分為4來自：百科![]()
進入工作流-工作流設置-分類設置, 建立表單分類。表單分類更方便了表單的管理，把不同性質的表單放在不同的分類下，也方便了表單的查找。同時根據(jù)表單分類的所屬部門，實現(xiàn)了表單分類按部門進行獨立管理的目的。 新建表單分類：首先點擊【新建】按鈕，根據(jù)具體需求選擇表單父分類，填寫相應的表單分類排序號，表單分類名稱，以及所屬部門后保存。來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 SSL證書有這些分類和用途 SSL證書有這些分類和用途 時間：2020-07-10 11:46:57 SSL證書 SSL證書是一種遵守SSL協(xié)議的服務器數(shù)字證書，由受信任的根證書頒發(fā)機構頒發(fā)。SSL證書采用SSL協(xié)議進行通信，SSL證書部署到服務器后，服務器端來自：百科![]()
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![]()
云知識 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 時間：2020-12-02 11:24:42 本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預置的模型進行重訓練，快速構建花卉圖像分類應用。 實驗目標與基本要求 使用戶掌握來自：百科
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