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- 機器學(xué)習(xí)中信息量信息熵 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
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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) 時間:2020-12-02 10:27:51 本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達式進行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來自:百科
- 機器學(xué)習(xí)中信息量信息熵 更多內(nèi)容
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生產(chǎn)和服務(wù)方式,形成更多產(chǎn)業(yè)互聯(lián)互通、各取所長、融合發(fā)展的態(tài)勢,這些會帶來商業(yè)市場環(huán)境的巨變,企業(yè)再也無法像以前按既定計劃管理復(fù)雜環(huán)境,基于市場態(tài)勢的不可預(yù)期需要與環(huán)境高速互動。 互聯(lián)網(wǎng)、5G 等造成了信息量的爆炸式增長, 區(qū)塊鏈 讓數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)上安全交互,計算資源化成為公共服務(wù),任何來自:云商店
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角落,給生來自:百科
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