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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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算法精英赛
的正态随机分布。 请计算小明每天准时赶上客车的概率。 ·示例 客车早上从A站发车的时刻和概率为: 出发时刻 8:00 8:03 8:05 概率 0.5 0.3 0.2 小明早上到达B站的时刻和概率为: 到站时刻 8:18 8:20 8:22 8:24 概率 0.4 0.3 0.1
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计算机视觉基础:背景知识
长大规模视觉识别、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了计算机视觉的发展历程、三大设计原则、近期的两个里程碑;人类与计算机理解图像的不同方式和本质困难,以及当前最好的方法统计学习。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、了解计算机视觉的发展历程和三大设计原则。 2、理解人类与计算机理解图像的方式和本质困难。
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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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时习知助力基础软件暑期高校实践训练营赋能高校学生
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计算机视觉基础:深度学习和神经网络
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深度学习
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机器翻译是什么
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话机器人服务
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实战篇:给机器一双“慧眼”,看懂文字、图像和视频
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自动学习
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机器翻译的优点
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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
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领取/购买优学院学习购买学习卡常见问题
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物联网学习入门
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云安全学习入门
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机器翻译应用场景
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RPA优势_RPA分析_RPA机器
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智能知识中心-企业学院
