华为云11.11 AI&大数据分会场

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    概率论与机器学习 内容精选 换一换
  • 机器学习概览

    需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习和深度学习算法应用能力,希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后,您将能够:掌握学习算法定义机器学习的流程;了解常用机器学习算法;了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程

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  • AI技术领域课程--机器学习

    第7章 有监督学习-决策树 第8章 有监督学习-集成算法概述 第9章 有监督学习-Bagging 第10章 有监督学习-随机森林 第11章 有监督学习-Boosting 第12章 有监督学习-Adaboost 第13章 有监督学习-GBDT 第14章 有监督学习-Xgboost 第15章

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  • AI基础课程--数学基础知识

    课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、掌握线性代数的基础知识及应用。 2、掌握概率论数理统计的基础知识及应用。 3、理解信息熵基尼系数的相关知识。 4、掌握常用的最优化算法及应用。 课程大纲 第1章 高等数学 第2章 凸优化 第3章 线性代数 第4章 概率论数理统计 第5章 信息论

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