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AI技术领域课程--机器学习
本课程将会讲解机器学习相关算法,包括监督学习,无监督学习,集成算法等。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、掌握有监督学习,包括线性回归,逻辑回归,KNN,朴素贝叶斯,SVM,决策树等算法的基础知识及应用。 2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基础知识及应用。 3、掌
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取回归档对象RestoreObject
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ModelArts模型训练_超参搜索简介_超参搜索算法
ModelArts支持以下三种超参搜索算法: 1、贝叶斯优化(SMAC) 2、TPE算法 3、模拟退火算法(Anneal) 贝叶斯优化(SMAC) 贝叶斯优化假设超参和目标函数存在一个函数关系。基于已搜索超参的评估值,通过高斯过程回归来估计其他搜索点处目标函数值的均值和方差。根据均
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MISO是什么意思
可变剪接基因的表达水平,并鉴定样品中差异调控的同工型或外显子。通过从RNA-Seq中的同工型产生读数的生成过程进行建模,MISO模型使用贝叶斯推断来计算读数源自同工型的可能性。 配置流程 1.配置编译环境 安装相关依赖。 yum install gcc gcc-c++gcc-gfortran
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