华为云11.11 AI&大数据分会场

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    机器学习正则化方法 内容精选 换一换
  • 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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  • 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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  • Graylog部署方法

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  • 话机器人服务

    等多种能力的AI机器人,赋能不同行业客户。 对话机器服务包含以下几个子服务: 智能问答机器人( QABot ) 售后自动问答:智能客服场景中,使用智能问答机器人来自动回答客户对于产品售后支持,使用方法,疑难解答等问询,显著降低企业人力成本。 坐席助手:智能问答机器人可实时理解呼叫中

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  • 物理模型反范式处理

    数据库 反范式处理也叫非正则化处理,就是和范式过程相反的过程和技术手段。也就是把模型从第三范式降级到第二范式,或者第一范式的过程。 从性能和应用需求出发,物理模型是以性能为出发点,支持应用需求,兼顾数据库物理限制。有限的资源,有限的硬件条件提出了物理模型反范式的需求。 反范式处理

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  • 人工智能学习入门

    使用ModelArts中开发工具学习Python(高级) 中级 中级 基于深度学习算法的 语音识别 使用MindSpore进行可视调试调优 基于昇腾AI处理器的算子开发 基于昇腾AI处理器的目标检测应用(ACL) 基于深度学习算法的语音识别 使用MindSpore进行可视调试调优 基于昇腾AI处理器的算子开发

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  • 逻辑模型和物理模型的对比

    键值:物理模型一般不使用PRIMERY KEY,更多的使用UNIQUE+NOT NULL约束来实现。因为用主键约束对数据质量过高,所以在物理实现上,一般会降低约束性要求,主键更多的反映在逻辑概念上; 正则:逻辑模型设计尽量做到满足三范式标准,进行规范设计;物理模型追求性能要进行反范式,就是非正则化处理。

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  • 人工智能学习入门

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