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  • 机器学习生成卷积核 内容精选 换一换
  • 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
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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
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    课程成绩、考试成绩以及综合评定的汇总成绩。这一部分将介绍成绩导出的相关功能。 1. 导出课程成绩 操作:教师登录 > 【进度成绩】 > 【学习成绩】 > 选择班级和课程 > 【导出课程成绩】 (1)导出该班所有学生的课程成绩,成绩单以 Excel 文件形式被下载到本地。 图 导出课程成绩
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    别、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了非参数化生成模型GAN的概念和优化过程、稳定GAN优化过程的方式;评价GAN生成样本质量的评价标准,包括Inception score和FID等。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、了解GAN是很重要的非参数化生成模型。 2
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