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AI技术领域课程--机器学习
2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基础知识及应用。 3、掌握无监督学习包括聚类算法的基础知识及应用。 4、掌握分类问题,数据挖掘等相关知识及应用。 课程大纲 第1章 机器学习概述 第2章 有监督学习-线性回归 第3章 有监督学习-逻辑回归 第4章 有监督学习-KNN
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GaussDB(DWS)的架构解读
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数据仓库服务架构
处理的快速响应。 图1产品架构 应用层 数据加载工具、ETL(Extract-Transform-Load)工具、以及商业智能BI工具、数据挖掘和分析工具,均可以通过标准接口与DWS集成。DWS兼容PostgreSQL生态,且SQL语法进行了兼容MySQL、Oracle和Tera
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智慧校园应用管理平台功能架构
。 基础设施层:是智慧校园平台的基础设施保障,提供异构通信网络,广泛的物联感知和海量数据汇集存储,为智慧校园的各种应用提供基础支持,为大数据挖掘,分析提供数据支撑。包括校园设施,网络改造,云数据中心,互联互通。 1.支撑平台层:是体现智慧校园云计算及其服务能力的核心层,为智慧校园
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基于深度学习算法的语音识别
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语音交互服务有什么功能
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解决 90% 数据分析问题,表格大神最常用这 5 个函数
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工业智能体应用场景