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- 機器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)(1) 內(nèi)容精選 換一換
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tchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢VolcanoJob詳情readBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 更新VolcanoJobpatchBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob來自：百科本課程將會講解機器學(xué)習(xí)相關(guān)算法，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)，集成算法等。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握有監(jiān)督學(xué)習(xí)，包括線性回歸，邏輯回歸，KNN，樸素貝葉斯，SVM,決策樹等算法的基礎(chǔ)知識及應(yīng)用。 2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基礎(chǔ)知識及應(yīng)用。來自：百科
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課程簡介 人工智能的技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，本課程為大家介紹AI中所用到的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握線性代數(shù)的基礎(chǔ)知識及應(yīng)用。 2、掌握概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基礎(chǔ)知識及應(yīng)用。 3、理解信息熵與基尼系數(shù)的相關(guān)知識。 4、掌握常用的最優(yōu)化算法及應(yīng)用。來自：百科![]()
面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐； 5. 鯤鵬BoostKit機器學(xué)習(xí)算法實踐。 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機器學(xué)習(xí)優(yōu)化的原理及場景實踐。 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![]()
檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 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：專題![]()
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華為云計算 云知識 揭秘華為機器視覺的殺手锏 揭秘華為機器視覺的殺手锏 時間：2021-02-19 11:23:06 云計算 門口的刷臉閘機識別顧客體溫，收銀臺處的攝像機識別VIP身份，貨架前的監(jiān)控識別偷盜行為，天花板上的攝像頭監(jiān)測熱力圖…… 如果一個便利店老板想讓店鋪智能起來，他只需要進入一個名為Huawei來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 CBR中的基礎(chǔ)概念 CBR中的基礎(chǔ)概念 時間：2021-07-02 10:50:39 CBR中的常用基礎(chǔ)概念有： 1. 存儲庫 云備份使用存儲庫來存放備份，存儲庫分為備份存儲庫和復(fù)制存儲庫兩種。 2. 復(fù)制 復(fù)制是指將一個區(qū)域已經(jīng)生成的備份 數(shù)據(jù)復(fù)制 到另一個區(qū)域。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Nova中的核心概念 Nova中的核心概念 時間：2021-02-08 20:51:13 云計算 Nova是OpenStack中提供計算資源服務(wù)的項目，作為OpenStack最核心的項目，其核心概念包括：Server metadata，Server metad來自：百科![]()
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VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob來自：百科![]()
tchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢VolcanoJob詳情readBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 更新VolcanoJobpatchBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob來自：百科![]()
形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動機是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機制來解釋說明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科
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