使用自动学习的预测分析有哪些调优指导或者建议

请教华为专家：在使用自动学习预测分析功能时，如果预测效果不是很理想，可以从哪些方便考虑进行调优？注：本企业暂无专职AI开发人员，AI能力相对薄弱，尝试使用自动学习的预测分析，发现效果不太理想。

防止过拟合（二）：Dropout

深度学习笔记：欠拟合、过拟合 防止过拟合（一）：正则化 防止过拟合（三）：数据增强 Dropout 在 2012 年，Hinton 等人在其论文《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature

CSS学习笔记 04、浮动与定位（上）

①取消盒子margin塌陷问题：就是之前学习到出现的margin塌陷问题(上下情况) <style> * { margin: 0; padding: 0; } .p1 { width: 200px;

C语言学习第3篇---形参-实参概念剖析

知识来源主要是陈正冲老师的《C语言深度解剖》及Delphi Tang老师的《C语言剖析》，有兴趣的朋友可以看我置顶文章获取   参数概念 #include<stdio.h> int function(int a)

机器学习算法（六）基于天气数据集的XGBoost分类预测

XGBoost的主要缺点： 相对于深度学习模型无法对时空位置建模，不能很好地捕获图像、语音、文本等高维数据。 在拥有海量训练数据，并能找到合适的深度学习模型时，深度学习的精度可以遥遥领先XGBoost。

自动驾驶场景人车检测

6、等待训练完成 7、点击部署 8、部署完成之后，选择一张图片进行预测 使用心得： 为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及按需部署能力，用户能快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流

【进阶版】 机器学习之K均值聚类、层次聚类、密度聚类、实战项目含代码（15）

回归（05） 【进阶版】机器学习之决策树知识与易错点总结（06） 【进阶版】机器学习之神经网络与深度学习基本知识和理论原理（07） 【进阶版】机器学习与深度学习之前向传播与反向传播知识（08） 【进阶版】机器学习之支持向量机细节回顾及原理完善（09） 【进阶版】机器学习之贝叶斯分类器细节回顾及原理完善

数据标注“ModelArts人工智能应用开发指南” 学习分享

三元组标注，词法分析标注，命名体识别标注，机器翻译标注等如上百万张图像大量的图像数据标注，不仅费时而且消耗大量的人力成本及资源，为了减少标注消耗的时间同时降低标注成本，ModelArts在标注中加入了机器学习技术并为标注者提供了智能数据标注服务1，基于主动学习的智能数据标注标注者仅需少量的数据作为训练集来训练模型

践行深度用云，加速智能升级——华为云行业高峰论坛2023

如何学习单片机？单片机c语言编程入门教程

最佳学习路径和入门到高级教程可以参考我下面这篇文章，每个阶段学到什么程度都讲的很清楚 单片机入门到高级开挂学习路径(附教程+工具) 那再来说下硬件，同样也是学习深度的问题，做单片机软件开发其实只要看得懂电路原理就可以了。

回顾2019年对话策略学习在NLP顶会上的一些进展

本文reward estimator包含session级别和state-action级别的奖励评估器，引入state-action评估器主要因为session级别的奖励比较稀疏以及会有很高的方差。实验结果：本文实验采用的数据是MultiWOZ，一个多领域多意图的任务型对话数据。

flask学习笔记（十三） 数据库补充

欢迎加入知了课堂，学习flask Python Flask系列（1）——基础：http://study.163.com/course/courseMain.htm?

机器学习实战笔记三—特征归一化

在机器学习中的归一化，也叫标准化，就是将需要处理的特征数据经过算法处理后，限定在一定的范围内，通常是【0， 1】或【-1， 1】。 通常是由于数据的各个特征的计量单位差异较大，从而造成数据特征在执行机器学习算法中所占的特征比重不同，因此需要进行归一化。

自动学习生成的模型存储位置和其它支持操作

模型统一管理针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。注意：自动学习生成的模型，不支持下载使用。

C#/.NET/.NET Core推荐学习书籍（已分类）

与其他泛泛介绍C#的书籍不同，本书深度探究C#的特性，并结合技术发展，引领读者深入C#的时空。作者从语言设计的动机出发，介绍支持这些特性的核心概念。作者将新的语言特性放在C#语言发展的背景之上，用极富实际意义的示例，向读者展示编写代码和设计解决方案的最佳方式。

【活动已结束】【物联网课程学习课堂】【关卡一】报名课程领奖品

】【关卡二】完成课程学习领奖品：完成课程学习，回复截图，即可参与抽取200元京东券【物联网课程学习课堂】【关卡三】发表学习笔记帖领奖：发布学习笔记，邀请好友评论，即可参与领取HUAWEI WATCH GT 【物联网课程学习课堂】【关卡四】邀请好友抽豪礼！

【MindSpore易点通】机器学习系列：图片文字识别

虽然整个系列小Mi只在最后介绍了机器学习相关的一个案例，但是已经足够可以展现一个复杂的机器学习系统是如何被组合起来的，同时也介绍了机器学习操作流程的有关概念以及如何分配资源来以作出更好的决定，希望可以帮助到大家学习如何自己开发一个复杂的机器学习应用呦。

华为云云原生钻石集训营 第十课：Kubernetes安全权限管理深度剖析

Kubernetes中的RBAC RBAC现在被Kubernetes深度集成，并使用他给系统组件进行授权。System Roles一般具有前缀system:;很容易识别。

Boston房价PaddlePaddle测试程序

本文记录的参照 《飞浆PaddlePaddle深度学习实战》 中的例子过程。   ➤02 数据集合 1.获取数据集合 参照波士顿房价数据集合网页中给定的获取波士顿房价数据的举例，将获取的信息存储在本地的python数据文件中。

监督学习算法中神经网络（Neural Networks）

为了解决这些问题，研究者们提出了各种改进算法和结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度神经网络（DNN）等。 总之，神经网络是一种强大的监督学习算法，通过模拟生物神经系统的工作原理，能够学习输入数据的特征和模式，并用于各种任务的预测和分类。