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  • 分类器svm 内容精选 换一换
  • 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。
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    AI开发的基本概念 AI开发的基本概念 时间:2020-09-09 15:54:18 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。
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  • 分类器svm 相关内容
  • 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
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    英斯派克针对覆铜板缺陷类型复杂,分类准确率低的问题,基于现场大数据量样本图片,设计深度学习分类模型,训练获得计算量小、准确率高的覆铜板缺陷分类模型。       覆铜板制造业投入大,产出高,设备控制先进,产品的表观检测是品质控制的最后一道工序。由于覆铜板面积大,生产速度快,表面缺
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  • 分类器svm 更多内容
  • 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
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    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
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