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  • 回归分析属于机器学习 内容精选 换一换
  • 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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    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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    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。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。
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    工业智能体 ,依托大数据&人工智能,提供设计、生产、物流、销售、服务全链式智能服务,挖掘数据价值,助力企业借助新技术,构筑领先优势 应用实践: 产品质量优化提升 基于客户的反馈、互联网点评分析、竞争对手分析、维修记录、售后历史数据,进行分类分析,发现产品关键问题,指导新产品设计改善,提升产品质量
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    术,包括优化的机器学习算法,从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲: 1. 大数据机器学习算法发展历程; 2. 机器学习算法优化的技术挑战; 3. 鲲鹏BoostKit机器学习算法原理创新; 4. 面向鲲鹏的算法亲和优化实践; 5. 鲲鹏BoostKit机器学习算法实践。 听众收益:
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    时间:2020-12-08 15:55:34 欢迎进入《AI专业学习路径》课程学习活动,立即报名学习,了解更多的活动规则。随着大数据时代的到来以及算力的提升将AI(人工智能)技术推向了第三次高潮,在AI技术火热的背后仍然要回归理性,正确的认识AI。 课程简介 本课程主要介绍人工智能的概
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