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- 機(jī)器學(xué)習(xí)中防止過擬合的方法 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
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華為云計(jì)算 云知識 E-R方法中的聯(lián)系 E-R方法中的聯(lián)系 時(shí)間：2021-06-02 10:17:41 數(shù)據(jù)庫 大多數(shù)場合下面，數(shù)據(jù)模型里面關(guān)心的是實(shí)體之間的聯(lián)系。E-R方法中，用“聯(lián)系”描述實(shí)體內(nèi)部以及實(shí)體之間的聯(lián)系。在概念模型中一般使用菱形框表示聯(lián)系。 文中課程 更多精彩課來自：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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E-R方法中的實(shí)體和實(shí)例 E-R方法中的實(shí)體和實(shí)例 時(shí)間：2021-06-02 10:14:00 數(shù)據(jù)庫 E-R方法中，實(shí)體指具有公共性質(zhì)并且可以相互區(qū)分的現(xiàn)實(shí)世界對象的集合，例如：老師，學(xué)生，課程都是實(shí)體。實(shí)體中每個(gè)具體的記錄值，如學(xué)生實(shí)體中每個(gè)具體的學(xué)生，稱之為實(shí)體的一個(gè)實(shí)例。來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的方法：新奧爾良方法 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的方法：新奧爾良方法 時(shí)間：2021-06-02 09:44:14 數(shù)據(jù)庫 1978年10月，來自三十多個(gè)國家的數(shù)據(jù)庫專家在美國新奧爾良市專門討論了數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)問題。 他們運(yùn)用軟件工程的思想和方法，提出了數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的規(guī)范，這就是著名的新奧爾良來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 時(shí)間：2020-12-01 10:31:05 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook對Python編程語言有一個(gè)基礎(chǔ)的認(rèn)知，掌握Python的基礎(chǔ)語法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn)，您將能夠：來自：百科![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 時(shí)間：2020-12-02 10:27:51 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來自：百科![]()
邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時(shí)間：2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時(shí)，應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開： 1. 建立命名規(guī)則； 2. 按照設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)邏輯數(shù)據(jù)模型； 3. 確定實(shí)體和屬性； 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系； 5. 補(bǔ)充實(shí)體的非健值屬性。來自：百科![]()
云市場商品 華為好望商城 逆行檢測 通過樣本訓(xùn)練，獲取車輛模型。通過對視頻畫面中的運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行檢測，過濾出符合車輛模型的運(yùn)動目標(biāo)，并進(jìn)行運(yùn)動路線跟蹤，判斷出目標(biāo)車輛的行駛方向。通過與所設(shè)置的車道的車道方向進(jìn)行比對，判斷是否是逆行行為，并觸發(fā)圖片抓拍??????? 了解詳情 最新文章來自：云商店![]()
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 邏輯設(shè)計(jì)的常用方法 邏輯設(shè)計(jì)的常用方法 時(shí)間：2021-06-02 10:26:53 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計(jì)比較常用的方式是使用E-R設(shè)計(jì)工具，IDEF1x方法來進(jìn)行邏輯模型建設(shè)，常用的ER圖表示法包括IDEF1x，IE模型的Crow's foot ，UML類圖方式等。來自：百科![]()
云知識 機(jī)器翻譯的優(yōu)點(diǎn) 機(jī)器翻譯的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間：2020-10-13 09:32:56 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語種間快速翻譯能力，通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動翻譯。 產(chǎn)品優(yōu)勢 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)的Tran來自：百科![]()
云知識 確定實(shí)體和屬性的方法 確定實(shí)體和屬性的方法 時(shí)間：2021-06-02 14:29:34 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫邏輯模型建設(shè)中，確定實(shí)體和屬性的方法： 定義實(shí)體的主鍵（PK）； 定義部分非鍵屬性（Non-Key Attribute）； 定義非唯一屬性組； 添加相應(yīng)的注釋內(nèi)容。 文中課程來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫安全 基礎(chǔ) HCIA-GaussDB系列課程。數(shù)據(jù)庫作為核心的基礎(chǔ)軟件，在我們的系統(tǒng)架構(gòu)中處于系統(tǒng)的最末端，它是查詢和存儲數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，是各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)最終落地的承載者，而當(dāng)今社會最值錢的又是擁有大量的數(shù)據(jù)，因此其數(shù)據(jù)庫安全性至關(guān)重要。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplace來自：百科![]()
華為云計(jì)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(shí)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(fù) 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(nèi)容進(jìn)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![]()
面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實(shí)踐； 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽眾收益： 1）了解BoostKit大數(shù)據(jù)的加速技術(shù)和算法優(yōu)化； 2）了解Spark機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的原理及場景實(shí)踐。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐來自：百科![]()
合行業(yè)最新的傳感器技術(shù)、高精度地圖技術(shù)、AI算法、大算力芯片、邊緣計(jì)算技術(shù)，構(gòu)建“智慧+感知”能力，生成車輛時(shí)空、過車身份、違法抓拍、分米級車輛軌跡、信號燈狀態(tài)等多種精準(zhǔn)、高效、實(shí)時(shí)的元數(shù)據(jù)，為路口精細(xì)化管理奠定了完備的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，減輕了中心側(cè)計(jì)算、存儲、空間以及網(wǎng)絡(luò)的傳輸壓力。 全息路口構(gòu)建城市交通大腦的數(shù)據(jù)底座來自：云商店
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