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    3、掌握無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)包括聚類算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 4、掌握分類問(wèn)題,數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識(shí)及應(yīng)用。 課程大綱 第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 第2章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-線性回歸 第3章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-邏輯回歸 第4章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-KNN 第5章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-樸素貝葉斯 第6章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-SVM 第7章
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    春季賽: 提交成績(jī)時(shí)間:2021年3月23日~2021年06月11日 成績(jī)公布:2021年6月14號(hào),關(guān)注榮譽(yù)榜中公布的過(guò)線成績(jī)、過(guò)線選手名單、社會(huì)實(shí)踐證書(shū)申請(qǐng)指南 獲獎(jiǎng)公布:2021年6月22號(hào)起,關(guān)注榮譽(yù)榜中參與獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)名單及領(lǐng)獎(jiǎng)方式 夏季賽: 提交成績(jī)時(shí)間:2021年06月24日~2021年09月12日
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    com/testdetail.html?testId=447為準(zhǔn)。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。
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    加速計(jì)算過(guò)程。 支持十億節(jié)點(diǎn)、百億邊的超大規(guī)模圖數(shù)據(jù)庫(kù)查詢,提供適用于基因和生物網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的圖深度學(xué)習(xí)算法。 擁有基于基因組數(shù)據(jù)自動(dòng)深度學(xué)習(xí)的技術(shù)框架AutoGenome,深度融合人工智能技術(shù),產(chǎn)生更加便捷、快速、準(zhǔn)確、可解釋的醫(yī)療智能模型,加速醫(yī)療大健康行業(yè)的研究工作。 華為云
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