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非監(jiān)督學(xué)習(xí):在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中,試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見的有聚類。 強(qiáng)化學(xué)習(xí):智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí),以使獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)(強(qiáng)化信號(hào))函數(shù)值最大。 回歸 回歸反映的是數(shù)據(jù)屬性值在時(shí)間上的特征,產(chǎn)生一個(gè)將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到一個(gè)實(shí)值預(yù)測(cè)變量的函數(shù),發(fā)現(xiàn)變量或屬性間的依賴關(guān)系,其主要研究問題包括數(shù)來自:百科Hadoop分布式文件系統(tǒng)是什么? Hadoop分布式文件系統(tǒng)是什么? 時(shí)間:2020-08-21 15:18:10 Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)設(shè)計(jì)為適合在商用硬件上運(yùn)行的分布式文件系統(tǒng)。 它與現(xiàn)有的分布式文件系統(tǒng)有很多共同點(diǎn)。 但是與此同時(shí),它與其他分布式文件系統(tǒng)之間的區(qū)別也非常明顯。來自:百科
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DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征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(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦來自:百科
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