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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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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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逻辑模型和物理模型的对比
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LiteOS间歇计算技术:解决物联网终端的“低电量焦虑症”
间歇计算是一种描述计算机程序或计算机系统行为的模型:在其提供连续服务的执行过程中,它会根据系统控制或环境变化来间歇性暂停并恢复。 在间歇供给能量的情况下,想要系统正常运行,持续推进,间歇计算有三个重要的指标: 系统的持续推进性:解决每次间歇执行周期内的可推进性和长期执行推进效率间的权衡问题。 执行的逻辑正确性:
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机器翻译的优点
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逻辑模型中的实体
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逻辑模型建设的方法
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BoostKit大数据使能套件:Spark机器学习算法,实现数据处理倍级性能提升
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ModelArts模型训练_模型训练简介_如何训练模型
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数据模型类型的对比
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智能化新服务即将惊艳亮相HDC2023 |华为云Astro爆发低代码能量
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CNCF的项目成熟度模型
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OSI 参考模型的层次是什么?
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标准物模型,物联网的福音
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揭秘华为机器视觉的杀手锏
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逻辑模型中的重要基本概念
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推理模型的迁移与调优
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雪花型模型
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话机器人服务
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数据库概念模型的特点
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深度学习