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- 分类器svm 内容精选 换一换
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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、掌握无监督学习包括聚类算法的基础知识及应用。来自：百科
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ROC 曲线 ROC 曲线用于绘制采用不同分类阈值时的 TPR （真正例率，纵坐标）与 FPR（假正例率，横坐标），ROC曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。 敏感度分析 不同特征范围下的准确率 将图片根据特征值，如亮度、模糊度等划分为几个部分，分别测试几个部分的精度然后绘图。 特征分布来自：百科
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分分析等手段进行降维，提取特征，通过自动分类器进行分类并打标，构建训练数据集。然后进行模型训练得到指标趋势预测模型，并通过权重优化提供输出的准确性。例如，我们发现容器业务类型不同，计算型容器，访问型容器，其负载的规律也不同，通过自动分类器区分不同类型的容器，预测负载，并通过加权调来自：其他![]()
validation 算法，各种基础算法的stacking 方法实现，决策树的gradient boosting machine 算法，基于SVM 的半监督学习等，且所有模型支持在冰鉴智能决策引擎中一键部署到生产环境，拥有实时监控模型运行情况，在线评估模型优劣以及特殊情况告警提示等优来自：其他![]()
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