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本课程将会讲解机器学习相关算法，包括监督学习，无监督学习，集成算法等。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握有监督学习，包括线性回归，逻辑回归，KNN，朴素贝叶斯，SVM,决策树等算法的基础知识及应用。 2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基础知识及应用。来自：百科
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课程简介 人工智能的技术归根到底都建立在数学模型之上，本课程为大家介绍AI中所用到的数学基础知识。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握线性代数的基础知识及应用。 2、掌握概率论与数理统计的基础知识及应用。 3、理解信息熵与基尼系数的相关知识。 4、掌握常用的最优化算法及应用。来自：百科![]()
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： 1）了解BoostKit大数据的加速技术和算法优化； 2）了解Spark机器学习优化的原理及场景实践。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践来自：百科![]()
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作为核心的基础软件，在我们的系统架构中处于系统的最末端，它是查询和存储数据的系统，是各业务数据最终落地的承载者，而当今社会最值钱的又是拥有大量的数据，因此其 数据库安全 性至关重要。 立即学习 最新文章 替换VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob来自：百科![]()
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