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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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深扒 NB-IoT| NB-IoT 协议栈和物理层(一)
32ms。根据上述约束条件可知 CL0 的偏置为 8ms,因此:CL1 的偏置要求不低于 CL0 的偏置(8ms)+ MAX{40ms,5.6 * 2ms},即不低于 48ms,从取值范围中选取满足条件的最小值,因此 CL1 的偏置为 64ms。 CL2 的偏置要求不小于 CL1 的偏置(64ms)+MAX{40ms,5
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框架管理器离线模型生成介绍
框架管理器离线模型生成介绍 框架管理器离线模型生成介绍 时间:2020-08-19 17:00:58 离线模型生成以卷积神经网络为例,在深度学习框架下构造好相应的网络模型,并且训练好原始数据,再通过离线模型生成器进行算子调度优化、权重数据重排和压缩、内存优化等,最终生成调优好的离线
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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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