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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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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:掌握学习算法定义与机器学习的流程;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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ModelArts模型训练_超参搜索简介_超参搜索算法
3、模拟退火算法(Anneal) 贝叶斯优化(SMAC) 贝叶斯优化假设超参和目标函数存在一个函数关系。基于已搜索超参的评估值,通过高斯过程回归来估计其他搜索点处目标函数值的均值和方差。根据均值和方差构造采集函数(Acquisition Function),下一个搜索点为采集函数的极大
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MISO是什么意思
openblas-devel xz xz-devel-y 2.编译和安装 安装misopy。 pip3 install misopy 3.运行和验证 1)查看python模块安装列表。 pip3 list cycler(0.10.0) kiwisolver(1.2.0) matplotlib(3.2.1)
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