[帮助文档] 什么是PS-SMART二分类训练算法组件
参数服务器PS(Parameter Server)致力于解决大规模的离线及在线训练任务,SMART(Scalable Multiple Additive Regression Tree)是GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)基于PS实现的迭代算法。PS-SMAR...
[帮助文档] 什么是XGBoost训练算法组件
XGBoost算法在Boosting算法的基础上进行了扩展和升级,具有较好的易用性和鲁棒性,被广泛用在各种机器学习生产系统和竞赛领域,该算法支持分类和回归。XGBoost训练组件在XGBoost算法的基础上进行了包装,使功能和PAI更兼容,更易用。本文为您介绍XGBoost训练组件的配置方法。
[帮助文档] 什么是机器阅读理解训练算法组件
您可以使用该组件训练机器阅读理解模型,针对给定的文档及问题,进行快速理解与问答,实现基于文档的智能问答。本文为您介绍该组件的参数配置与使用示例。
[帮助文档] 什么是图像检测训练算法组件
图像检测训练(easycv)组件提供了主流的YOLOX和FCOS检测模型,用于目标检测的训练。若需在图像中标识并框选高风险实体,您可使用该组件构建目标检测模型,并进行推理分析。本文介绍图像检测训练(easycv)组件的配置方法和使用示例。
[帮助文档] 什么是视频分类训练算法组件
针对原始视频数据,您可以使用视频分类训练算法组件对其进行模型训练,从而获得用于推理的视频分类模型。本文介绍视频分类训练算法组件的配置方法及使用示例。
ML之catboost:基于自定义数据集利用catboost 算法实现回归预测(训练采用CPU和GPU两种方式)
目录基于自定义数据集利用catboost 算法实现回归预测(训练采用CPU和GPU两种方式)输出结果# T1、训练采用CPU# T2、训练采用GPU实现代码基于自定义数据集利用catboost 算法实现回归预测(训练采用CPU和GPU两种方式)输出结果# T1、训练采用CPU1. 0: learn:...
DL之CNN:利用自定义DeepConvNet【7+1】算法对mnist数据集训练实现手写数字识别、模型评估(99.4%)
输出结果 设计思路 核心代码network = DeepConvNet() network.load_param...
DL之CNN:利用自定义DeepConvNet【7+1】算法对mnist数据集训练实现手写数字识别并预测(超过99%)
输出结果 设计思路 核心代码class DeepConvNet: def __init__(self, input_dim=(1, 28, 28), &nb...
DL之DNN优化技术:自定义MultiLayerNetExtend算法(BN层使用/不使用+权重初始值不同)对Mnist数据集训练评估学习过程
输出结果 设计思路 核心代码(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True)x_train = x_train[:1000]t_train = t_train[:1000]max_epochs = ...
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