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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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大数据分析学习与微认证
为的大数据分析实践 技术能力: 通过车联网系统架构学习与实践操作提升数据分析挖掘、大数据开发能力 认证价值:了解车联网的发展理念,通过大数据分析实现科学高效的车队管理 认证课程详情 【中级】逃杀游戏数据分析 随着电竞行业的火热发展,用户数据分析成为急需解决的问题。借助大数据平台服
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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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大数据分析学习与微认证
大数据分析学习与微认证 通过系列大数据分析与应用的在线课程学习,加上对大数据应用学习的在线动手实验环境提供,一站式在线学练考,零基础学习前沿技术,考取权威证书。 大数据分析学习课程与认证 课程结合实践,借助配套的实验环境,一站式学练考,轻松Get新知识 随着大数据、云计算的发展,
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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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