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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
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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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    后一群对象合力能把事做好就行了。至于解释型语言,我们在编程时使用的是高级语言,计算机不能直接理解高级语言,只能理解和运行机器语言,所以必须要把高级语言翻译成机器语言,计算机才能运行高级语言所编写的程序。解释型语言的优点是可跨平台运行,缺点则是运行时需要源代码,知识产权保护性差,运行效率低。
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    法,也可以根据文本相似度匹配方法;这种匹配方法的优点是效率高,匹配速度极快,确定是也很明显,基于hash的容易漏报,基于文本相似度的准确率低; 2.2 细颗粒度检测方法:经过源代码—>词法分析—>Token提取—>语法分析—>AST抽象语法树—>语义分析过程来提取相应的数据,再通
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