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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、掌握无监督学习包括聚类算法的基础知识及应用。
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AI开发的基本概念
AI开发的基本概念 AI开发的基本概念 时间：2020-09-09 15:54:18 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。
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【云小课】EI第27课模型调优利器-ModelArts模型评估诊断
ROC 曲线 ROC 曲线用于绘制采用不同分类阈值时的 TPR （真正例率，纵坐标）与 FPR（假正例率，横坐标），ROC曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。 敏感度分析 不同特征范围下的准确率 将图片根据特征值，如亮度、模糊度等划分为几个部分，分别测试几个部分的精度然后绘图。 特征分布
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SVM介绍
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浅谈SVM算法
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基于SVM的多故障分类器｜和车神哥一起学系列
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RDKit | 基于支持向量机（SVM）的二分类活性预测模型
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本文介绍了【RDKit | 基于支持向量机（SVM）的二分类活性预测模型】相关内容，与您搜索的分类器svm相关，助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。
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训练分类器
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工作流”中，参与模板分类的模型训练。 在“应用开发>训练分类器”页面，单击“添加已有模板”。 弹出添加已有模板对话框。 勾选模板，确认模板信息后，单击“确定”。 “应用开发>训练分类器”页面会显示新添加的模板。 训练分类器 单击“开始训练”。服务进入“应用开发>评估”页面，开始训
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《Spark机器学习进阶实战》——3.4.3 训练模型
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本文介绍了【《Spark机器学习进阶实战》——3.4.3 训练模型】相关内容，与您搜索的分类器svm相关，助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。
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matlab中SVM工具箱的使用方法
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数据驱动的图像分类方法
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机器学习算法介绍—SVM
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机器学习算法的优缺点(6)-深度学习&支持向量机
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本文介绍了【机器学习算法的优缺点(6)-深度学习&支持向量机】相关内容，与您搜索的分类器svm相关。邀你共享云计算使用和开发经验，汇聚云上智慧，共赢智慧未来...更多详情请点击查阅。
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线性分类器
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物体检测传统算法
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【汉字识别】基于matlab SVM汉字识别【含Matlab源码 830期】
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本文介绍了【【汉字识别】基于matlab SVM汉字识别【含Matlab源码 830期】】相关内容，与您搜索的分类器svm相关，助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。
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Bagging分类器
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One-Class SVM介绍【转】
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鸢尾花(Iris)数据集入门
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使用Pytorch实现分类器
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机器学习经典算法总结
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