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  • 機器學習中特征選擇的方法 內(nèi)容精選 換一換
  • 需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學習和深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:掌握學習算法定義與機器學習流程;了解常用機器學習算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習分類 3. 機器學習整體流程
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    華為云計算 云知識 E-R方法屬性 E-R方法屬性 時間:2021-06-02 10:15:59 數(shù)據(jù)庫 E-R方法,屬性指描述實體性質(zhì)或特征數(shù)據(jù)項。 屬于一個實體所有實例都具有相同性質(zhì)。 這些性質(zhì)和特征就是屬性,比如學生學號、姓名和性別等。 在概念模型中一般用圓角矩形框表示屬性。
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  • 機器學習中特征選擇的方法 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 E-R方法聯(lián)系 E-R方法聯(lián)系 時間: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)心是實體之間聯(lián)系。E-R方法,用“聯(lián)系”描述實體內(nèi)部以及實體之間聯(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
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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
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  • 機器學習中特征選擇的方法 更多內(nèi)容
  • E-R方法實體和實例 E-R方法實體和實例 時間:2021-06-02 10:14:00 數(shù)據(jù)庫 E-R方法,實體指具有公共性質(zhì)并且可以相互區(qū)分現(xiàn)實世界對象集合,例如:老師,學生,課程都是實體。實體每個具體記錄值,如學生實體每個具體學生,稱之為實體一個實例。
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    持久性(Durability):事務一旦提交,對數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)改變是永久。提交后操作或者故障不會對事務操作結(jié)果產(chǎn)生任何影響。 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗,盡在華為云學院 數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識 本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫管理工作主要內(nèi)容:備份方式、安全管理措施、什么是性能管理;數(shù)據(jù)庫重要基本概念(實例、
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    華為云計算 云知識 特征工程 特征工程 時間:2020-12-10 17:26:36 推薦系統(tǒng)特征工程常用于對原始數(shù)據(jù)進行特征挖掘處理,形成結(jié)果用于排序策略訓練。 鏈接:https://support.huaweicloud.com/productdesc-res/res_01_0006
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    。 基于源碼特征生成方法: 不同語言具有不同特點,在考慮基于源碼特征生成方法時需要考慮到語言特點來采用針對性方法來解決,這樣可以起到事半功倍作用。下面針對不同語言分別來說明對應解決方法: ● C語言:沒有類復雜性,在構(gòu)建時只要用到源碼文件,該文件所有函數(shù)信息都會被一起編譯進二進制文件中。
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    數(shù)據(jù)庫設(shè)計方法:新奧爾良方法 數(shù)據(jù)庫設(shè)計方法:新奧爾良方法 時間:2021-06-02 09:44:14 數(shù)據(jù)庫 1978年10月,來自三十多個國家數(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)計問題。 他們運用軟件工程思想和方法,提出了數(shù)據(jù)庫設(shè)計規(guī)范,這就是著名新奧爾良
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    華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)工具學習Python 使用ModelArts開發(fā)工具學習Python 時間:2020-12-01 10:31:05 本實驗指導用戶基于Notebook對Python編程語言有一個基礎(chǔ)認知,掌握Python基礎(chǔ)語法。 實驗目標與基本要求 通過本實驗,您將能夠:
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    使用ModelArts開發(fā)工具學習Python(高級) 使用ModelArts開發(fā)工具學習Python(高級) 時間:2020-12-02 10:27:51 本實驗指導用戶基于Notebook來學習Python語言中正則表達式進行文本信息匹配、多線程執(zhí)行任務實現(xiàn)和Python類的魔法方法的使用。
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    邏輯模型建設(shè)方法 邏輯模型建設(shè)方法 時間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫邏輯模型時,應當按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設(shè)計流程設(shè)計邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實體和屬性; 4. 確定實體與實體之間關(guān)系; 5. 補充實體非健值屬性。
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    更好訓練效果。 本次訓練所使用經(jīng)過數(shù)據(jù)增強圖片 基于深度學習識別方法 與傳統(tǒng)機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同,此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓練模型,即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征,不同層輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出不同尺度特征,上一層輸出
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    數(shù)據(jù)庫開發(fā)環(huán)境 HCIA- GaussDB 系列課程。華為GaussDB支持基于C、Java等應用程序開發(fā)。了解它相關(guān)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所有工具使用,方便用戶學習和查看。學習本課程之前,需要了解操作系統(tǒng)知識,C/J
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    華為云計算 云知識 邏輯設(shè)計常用方法 邏輯設(shè)計常用方法 時間:2021-06-02 10:26:53 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計比較常用方式是使用E-R設(shè)計工具,IDEF1x方法來進行邏輯模型建設(shè),常用ER圖表示法包括IDEF1x,IE模型Crow's foot ,UML類圖方式等。
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    云知識 機器翻譯優(yōu)點 機器翻譯優(yōu)點 時間:2020-10-13 09:32:56 機器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提供不同語種間快速翻譯能力,通過API調(diào)用即可實現(xiàn)源語言文本到目標語言文本自動翻譯。 產(chǎn)品優(yōu)勢 算法領(lǐng)先 基于先進Tran
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    云知識 確定實體和屬性方法 確定實體和屬性方法 時間:2021-06-02 14:29:34 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫邏輯模型建設(shè),確定實體和屬性方法: 定義實體主鍵(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)庫作為核心基礎(chǔ)軟件,在我們系統(tǒng)架構(gòu)處于系統(tǒng)最末端,它是查詢和存儲數(shù)據(jù)系統(tǒng),是各業(yè)務數(shù)據(jù)最終落地承載者,而當今社會最值錢又是擁有大量數(shù)據(jù),因此其數(shù)據(jù)庫安全性至關(guān)重要。 立即學習 最新文章 替換VolcanoJobreplace
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    華為云計算 云知識 常見備份方式分類方法 常見備份方式分類方法 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)集合范圍、是否停用數(shù)據(jù)庫及備份內(nèi)容進行分類。 1.根據(jù)備份數(shù)據(jù)集合范圍: 全量備份 差異備份 增量備份
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    面向鯤鵬算法親和優(yōu)化實踐; 5. 鯤鵬BoostKit機器學習算法實踐。 聽眾收益: 1)了解BoostKit大數(shù)據(jù)加速技術(shù)和算法優(yōu)化; 2)了解Spark機器學習優(yōu)化原理及場景實踐。 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐
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    華為云計算 云知識 實體屬性 實體屬性 時間:2021-06-02 11:10:50 數(shù)據(jù)庫 屬性是實體特征,需要注意類型有: 1. 主鍵(Primary Key) 識別實體實例唯一性屬性或?qū)傩越M。 2. 可選鍵 能識別實體實例唯一性其他屬性或者屬性組。 3. 外鍵
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