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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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二进制代码相似度比较研究技术汇总
最常见的方法粒度是函数(30个),然后是基本块(20); 语法相似性:通过语法方法来捕获代码表示的相似性,更具体地说,它们比较指令序列。最常见的是序列中的指令在虚拟地址空间中是连续的,属于同一函数。 语义相似性:语义相似性是指所比较的代码是否具有类似的效果,而语法相似性则是指代码
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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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AI开发的基本概念
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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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BLAST是什么
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深度学习
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自然语言处理
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DAYU基本概念
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机器翻译是什么
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vsftp使用方法
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话机器人服务
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Graylog部署方法
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自动学习
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数据库设计的方法:新奥尔良方法
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机器翻译的优点
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图引擎服务应用场景
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rsync使用方法
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数据治理实施方法
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逻辑模型建设的方法