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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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AI开发的基本概念
15:54:18 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。
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什么是自然语言处理_自然语言处理应用场景有哪些
挖掘出文本中的实体,如人名、机构名、地名等 挖掘出文本中的实体,如人名、机构名、地名等 短文本相似度 度量两个短文本之间的语义相似性,输出相似度数值 度量两个短文本之间的语义相似性,输出相似度数值 关键词提取 提取出能够代表文本语义的词或短语 提取出能够代表文本语义的词或短语 依存句法分析
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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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