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- 机器学习公共数据库 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![]()
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计者在定义API的请求体（Body）或响应内容时，便捷地引用已预设的标准化数据结构。 公共模型类型包括以下七类公共模型定义： 数据模型 公共响应 公共参数 公共请求体 公共示例 安全模型 公共响应头 这一特性不仅提升了API设计的效率，还确保了不同API间数据格式的统一性，简化了来自：专题
