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- 机器学习不确定性 内容精选 换一换
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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章来自:百科
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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:来自:百科A8+协同管理软件 V8.0白皮书》 有教授认为:“在未来所有可标准化、可量化、可考核的部分都可以被机器人替代,唯一不能被替代的是人的创造力。”既然如此,管理就要思考怎么让人更有意义?这就要回归到以人为本的理念,让管理从管控走向赋能。 ● 赋能个人和组织,提高协作效率:社交化的新型管理来自:云商店
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