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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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【云小课】EI第27课模型调优利器-ModelArts模型评估诊断
。 精确率 精确率,正确预测的正例数和预测正例总数的比值,这个值越大代表误检的概率越小。计算公式P=TP/(TP+FP),即混淆矩阵中某一行预测正确的个数除以该行的样本和。 F1值 精确率与召回率的调和均值。计算公式F1=2*P*R/(P+R),其中R为召回率,P为精确率。 ROC
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