- 機(jī)器學(xué)習(xí)中損失函數(shù) 內(nèi)容精選 換一換
-
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(lái)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(lái)自:百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)中損失函數(shù) 相關(guān)內(nèi)容
-
來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ):函數(shù) 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ):函數(shù) 時(shí)間:2021-04-07 09:27:41 函數(shù)是一個(gè)能完成特定功能的代碼塊,可在程序中重復(fù)使用,減少程序的代碼量和提高程序的執(zhí)行效率。在python中函數(shù)定義語(yǔ)法如下: 返回值來(lái)自:百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)中損失函數(shù) 更多內(nèi)容
-
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; 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽眾收益:來(lái)自:百科
了解 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 函數(shù)。 幫助文檔 GaussDB 函數(shù)類型解析 從系統(tǒng)表pg_proc中選擇所有可能被選到的函數(shù)。如果使用了一個(gè)不帶模式修飾的函數(shù)名稱,那么認(rèn)為該函數(shù)是那些在當(dāng)前搜索路徑中的函數(shù)。如果給出一個(gè)帶修飾的函數(shù)名,那么只考慮指定模式中的函數(shù)。 如果搜索路徑中找到了來(lái)自:專題
云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB函數(shù) 函數(shù)類型解析 從系統(tǒng)表pg_proc中選擇所有可能被選到的函數(shù)。如果使用了一個(gè)不帶模式修飾的函數(shù)名稱,那么認(rèn)為該函數(shù)是那些在當(dāng)前搜索路徑中的函數(shù)。如果給出一個(gè)帶修飾的函數(shù)名,那么只考慮指定模式中的函數(shù)。 如果搜索路徑中找到了多個(gè)不同參數(shù)類型的函數(shù)。將從中選擇一個(gè)合適的函數(shù)。來(lái)自:專題
從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng)機(jī)器翻譯、即時(shí)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(gè)角落,給生來(lái)自:百科
GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例部署時(shí)通過物理區(qū)域劃分,為項(xiàng)目級(jí)服務(wù)。授權(quán)時(shí),“作用范圍”需要選擇“區(qū)域級(jí)項(xiàng)目”,然后在指定區(qū)域(如華北-北京1)對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目(cn-north-1)中設(shè)置相關(guān)權(quán)限,并且該權(quán)限僅對(duì)此項(xiàng)目生效;如果在“所有項(xiàng)目”中設(shè)置權(quán)限,則該權(quán)限在所有區(qū)域項(xiàng)目中都生效。訪問GaussDB時(shí),需要先切換至授權(quán)區(qū)域。來(lái)自:專題
- 【機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)】損失函數(shù)
- 機(jī)器學(xué)習(xí)中的常見問題—損失函數(shù)
- 機(jī)器學(xué)習(xí)常識(shí)(二):7 個(gè)最常見的機(jī)器學(xué)習(xí)損失函數(shù)
- 學(xué)習(xí)筆記|合頁(yè)損失函數(shù)
- 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)-損失函數(shù)詳解
- ML之LF:機(jī)器學(xué)習(xí)中常見損失函數(shù)(LiR損失、L1損失、L2損失、Logistic損失)求梯度/求導(dǎo)、案例應(yīng)用之詳細(xì)攻略
- 《Python數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—3.6.2 構(gòu)造損失函數(shù)J
- 機(jī)器學(xué)習(xí)3-訓(xùn)練與損失
- 損失函數(shù)
- ML之LF:機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的損失函數(shù)(連續(xù)型/離散型)的簡(jiǎn)介、損失函數(shù)/代價(jià)函數(shù)/目標(biāo)函數(shù)之間區(qū)別、案例應(yīng)用之詳細(xì)攻略