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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。 3、掌来自:百科来自:百科
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ModelArts支持以下三种超参搜索算法: 1、贝叶斯优化(SMAC) 2、TPE算法 3、模拟退火算法(Anneal) 贝叶斯优化(SMAC) 贝叶斯优化假设超参和目标函数存在一个函数关系。基于已搜索超参的评估值,通过高斯过程回归来估计其他搜索点处目标函数值的均值和方差。根据均来自:专题
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