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第6章 有监督学习-SVM 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来自:百科
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索需要学习的课程,进行在线学习与专题内容测试,学习后可下载相应专题学习资料。 你可以在答题区域输入答案,点击“确认答案”. 或者点击“上传答题照片”,打开微信扫描二维码,拍照上传或者直接选择图片上传。上传成功后,点击“确认答案”即可。 定制学习计划 点击学习中心“个性学习”栏目,来自:云商店数学基础知识。 课程简介 人工智能的技术归根到底都建立在数学模型之上,本课程为大家介绍AI中所用到的数学基础知识。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、掌握线性代数的基础知识及应用。 2、掌握概率论与数理统计的基础知识及应用。 3、理解信息熵与基尼系数的相关知识。 4、掌握常用的最优化算法及应用。来自:百科
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