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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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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
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 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 时间:2021-04-27 15:10:34 内容简介: 随着大数据爆炸式的增长,应用大规模数据处理系统分析大数据变得越来越重要。
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全息路口构建城市交通精细化治理数据底座
理、信息服务构建精准数据底座。 全息路口对城市交叉路口管理的重要意义 当前,路口视频、信号机、电子警察、流量采集、事件检测等信息均传输到后台中心处理,路口交通设施无法横向互联互通、信息交互,信号控制、感知信息推送等无法在路口形成闭环,同时受网络、计算、存储、时延的影响,路口精细化管理受到了一定程度的制约和影响。
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学习Python编程需要什么基础:异常处理
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路网数字化服务应用场景
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当物联网遇上边缘计算
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