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4. 智能钛机器学习平台组件及算法库

 来源:腾讯 浏览 1118 扫码 分享 2019-07-19 22:37:21
    • 4.1. 输入
    • 4.2. 组件说明
    • 4.3. 机器学习
    • 4.4. 图算法
    • 4.5. 深度学习
    • 4.6. 输出
    当前内容版权归 腾讯 或其关联方所有，如需对内容或内容相关联开源项目进行关注与资助，请访问 腾讯 .
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    • 1. 快速入门
      • 1.1. 智能钛机器学习平台新手指引
        • 1.1.1. Step1 服务开通
        • 1.1.2. Step2 新建工程和工作流
        • 1.1.3. Step3 数据准备
        • 1.1.4. Step4 数据预处理
        • 1.1.5. Step5 模型搭建
        • 1.1.6. Step6 模型评估
      • 1.2. 十分钟快速上手
    • 2. 最佳实践
      • 2.1. 花朵图像分类
      • 2.2. 花朵目标检测
      • 2.3. 科比投篮预测
      • 2.4. 乳腺癌预测
      • 2.5. 文本情感分类
    • 3. 操作指南
      • 3.1. 基础操作说明
        • 3.1.1. 熟悉菜单
        • 3.1.2. 创建节点
        • 3.1.3. 配置节点
        • 3.1.4. 运行工作流
        • 3.1.5. 查看日志
      • 3.2. 多实例并发
        • 3.2.1. 驱动实例
        • 3.2.2. 并发数设置
        • 3.2.3. 实例查询
        • 3.2.4. 历史实例
      • 3.3. 自动建模(AutoML)使用说明
      • 3.4. 模型仓库及模型服务部署
      • 3.5. Notebook使用说明
    • 4. 智能钛机器学习平台组件及算法库
      • 4.1. 输入
        • 4.1.1. 数据转换
      • 4.2. 组件说明
        • 4.2.1. Spark组件
        • 4.2.2. PySpark组件
        • 4.2.3. Tensorflow组件
        • 4.2.4. PyCaffe组件
        • 4.2.5. PyTorch组件
      • 4.3. 机器学习
        • 4.3.1. 数据预处理
        • 4.3.2. 分类算法
        • 4.3.3. 聚类算法
        • 4.3.4. 回归算法
        • 4.3.5. 推荐算法
        • 4.3.6. 关联规则
        • 4.3.7. 异常检测
        • 4.3.8. 时间序列
        • 4.3.9. 特征转换
        • 4.3.10. 特征选择
      • 4.4. 图算法
      • 4.5. 深度学习
        • 4.5.1. 计算机视觉
        • 4.5.2. 自然语言处理
      • 4.6. 输出
        • 4.6.1. 模型评估
        • 4.6.2. 可视化
    • 5. 旧版本算法库
      • 5.1. 数据预处理
      • 5.2. 分类算法
      • 5.3. 聚类算法
      • 5.4. 回归算法
      • 5.5. 推荐算法
      • 5.6. 特征转换
      • 5.7. 特征选择
      • 5.8. 特征提取
      • 5.9. 计算机视觉
      • 5.10. 表示学习
    • 6. 常见问题
      • 6.1. Q & A
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