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- 机器学习监督和非监督 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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实战派带你云上体验机器学习,不会算法照样玩转AI。 课程简介 本课程主要内容包括:人工智能发展历程及行业应用介绍,机器学习讲解及实操演示、AI应用学习方法介绍。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解行业趋势及应用前景、掌握机器学习的应用,及如何进行AI应用的学习。 课程大纲 第1节来自:百科大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知 时间:2020-12-16 16:01:11 现有机器视觉学习技术通常依赖于大规模精确标注的训练数据。在典型实验室环境下设计和训练的人工智能模型,在行业应用场景变换时,容易导致系统性能急剧下降。本课程将从弱监督视觉理解的角度,介绍在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。来自:百科
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