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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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二进制代码相似度比较研究技术汇总
的变化,其中涉及到方法有K子图匹配、路径相似性、图嵌入。 基于特征的相似度:计算相似性的常见方法(28种)是将一段二进制代码表示为向量或一组特征,使得类似的二进制代码具有相似的特征向量或特征集。这里应用最多的是利用机器学习来实现。 Hash匹配相似度:对于多维向量数据相似度快速匹
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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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事务具有哪些特征
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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
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特征工程
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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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推荐系统的功能
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基于源码的二进制SCA特征生成技术
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瞰景Smart3D实景三维建模软件丨引擎能力设置
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深度学习
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实战篇:刷脸时代已经到来,你准备好了吗?
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机器翻译是什么
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A8+协同管理软件组织模型及权限管理-应用特征
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话机器人服务
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自动学习
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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
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数据库安全服务