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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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主变油位智能识别
面积，将面积归算至油枕端面圆形中得到最终的油位值。 将算法加载到摄像机内部，利用摄像机AI芯片强大的分析推理能力，实现视频画面实时分析，通过深度学习算法准确判定变压器油位是否处于油量不足状态；实时将主变油位发生的时间，地点和现场图片等信息发送给上级平台，安全监理人员能够第一时间获
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机器学习笔记之过拟合
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中国高速公路信息化大会暨技术产品展示会
术产品展示会在重庆国际博览中心隆重举行，华为机器视觉携手合作伙伴在高速公路领域最大最专业平台发声亮相，分享华为机器视觉对公路建设信息化进程中的思考。 华为机器视觉展示了高速视频云联网、车路协同、公路治超、自由流收费、收费稽核等解决方案和场景化明星产品。其中AI超微光卡口、“二郎神
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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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1）了解BoostKit大数据的加速技术和算法优化； 2）了解Spark机器学习优化的原理及场景实践。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云
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全息路口构建城市交通精细化治理数据底座
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云计算 商品链接：智能路口交通参数检测算法；前端科技 华为好望商城 城市交叉路口精细化管理对于提高城市通行效率至关重要，路口信号控制、应急处置、信息发布、违法管控等业务需要高效、实时。边缘计算具有保障安全性、交互延迟和弹性、减少带宽成本、自治能力等特点和优势，是路口精细化管理的典型应用场景。
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AI技术领域课程--机器学习
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有监督学习-朴素贝叶斯 第6章 有监督学习-SVM 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
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欠拟合和过拟合——机器学习【百变AI秀】
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深度学习拟合，欠拟合笔记
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基于深度学习算法的语音识别
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深度学习之过拟合
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欠拟合和过拟合（一）
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机器学习--模型评估、过拟合和欠拟合、模型验证
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IoT边缘服务介绍（一）
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2、构筑边云协同的统一设备和业务管理，及多云服务协同的解决方案 （1）边缘节点云端统一部署和管理 （2）设备云端统一管理，离线时本地自闭环 （3）规则分层处理，规则云端配置，边缘进行数据拟合和实时计算、边缘闭环或者根据规则上报云侧 （4）统一AI模型开发和流程调度，云上训练，边缘执行 （5）云侧服务和逻辑按需推至边缘
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欠拟合和过拟合（二）
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机器学习：过拟合与欠拟合是如何被解决的？
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《深度学习》拟合，欠拟合笔记
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机器视觉十大创新方案高效应对智慧交管十大挑战
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智能世界。未来二三十年，人类一定会进入万物感知、万物互联和万物智能的智能社会。5G、AI和机器视觉三种技术相互促进、相互激发，加速智能世界的到来。未来十年，机器视觉将成为万物感知入口，引领行业数字化。 2020年，华为机器视觉不断丰富产品与场景化解决方案，在交管领域重点聚焦智能化
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《scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》—3.4.2 过拟合和欠拟合的特征
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过拟合和欠拟合：机器学习模型中的两个重要概念
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欠拟合、正常拟合、过拟合
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