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机器学习模型培训课程

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    曙海教学优势

      本课程面向企事业项目实际需要,秉承二十一年积累的教学品质,机器学习模型培训课程以项目实现为导向,老师将会与您分享设计的全流程以及工具的综合使用技巧、经验。线上/线下/上门皆可,机器学习模型培训课程专家,课程可定制,热线:4008699035。

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    建立了良好的合作关系,合作企业30万+。曙海的课程培养了大批受企业欢迎的工程师。曙海的课程在业内有着响亮的知名度。

     

    精品课程班级列表

    •    机器学习培训模型

        1、SVM

        • 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是在分类与回归分析中

        分析数据的监督式算法。

        • 结构风险最小化:在对给定的数据进行逼近的精度与逼近函数的复杂性相结合

        来寻求最佳比例,以便取得最好的泛化能力

        2、Logistic regression

        • 逻辑回归的过程:面对一个回归或者分类问题,建立代价函数,然后通过优化方法

        迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。

        • 实际是一种分类模型,主要解决二分类问题。

        3、kNN

        • 用于分类时思路是:找出一个样本的k个最近邻点,当这些邻居中的大多数属 于某一类别,就可以判定该样本也属于这一类别。

        4、Decision Tree

        • 决策树算法首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,

        然后使用决策对新数据进行分析。

        • 一种分类算法,本质上是通过一系列规则对数据进行分类的过程。

        5、Random Forest

        • 1.数据的随机性选取:从原始的数据集中采取有放回的抽样,构造子数据集。

        • 2.待选特征的随机选取:随机森林中的子树的每一个分裂过程并未用到所有的待选特征,

        而是从所有的待选特征中随机选取一定的特征,之后再在随机选取的特征中选取最优的

        特征

        6、XGBoost

        • XGBoost是GBDT(Gradient boosting Decision Tree梯度提升决策树)算法的高效实现。

        • GBDT是采用梯度下降的思想、以之前生成所有的树为基础使得目标函数最小化




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