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  • 机器学习技术架构 内容精选 换一换
  • 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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    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 4
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    部署机制采用“多中心+多节点”的部署策略,通过实现多个中心节点之间的动态互备,来保证系统的可靠性、可用性: 利用 Kubernetes 更方便地管理跨机器运行容器化的应用,确保容器间聚合性及适应治理策略性,并能快速解决跨机器容器之间的通讯问题: 通过设计“单体调度”、“双层调度”、”共享状态调度“三种调度模式,
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    分的一个重要标准。 2、与其他计算机技术的交叉结合,计算机新技术层出不穷,数据库和其他计算机技术交叉结合,是数据库技术的一个显著特征。比如和分布式处理技术结合产生的分布式数据库和云技术结合产生的 云数据库 等。 3、面向应用领域发展数据库、新技术、通用数据库在特定领域无法满足应用需求
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