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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![]()
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迁移实施的关键指标: 业务中断时间 下图主要从离线迁移和在线迁移的对比上相对形象的做了迁移过程中，业务流程及业务停机时间的展示。 停机时间 = 最后一次数据增量同步时间 + 业务切换时间 业务切换：选在业务量最低时进行，最大幅度降低业务切换对用户感受的影响 学习了解更多可前往查看云学院《云迁移基础》课程。来自：百科
