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工程
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机器学习
算法
V2
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大模型prompt
工程
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《大模型Prompt
工程
》是一门精彩纷呈的课程,旨在深入探讨大型模型的应用和
工程
方法。这门课程包括以下主要内容: 1.
大模型 Prompt
工程
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Python特征
工程
实战
0人评价 (45)人学习
一、课程简介 通过学习本课程,可掌握特征
工程
的概念、数据预处理、特征构建、特征选择、降维与特征转换、特征学习的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。
使用Spark MLlib
算法
库进行目标用户识别
0人评价 (176)人学习
课程首先对Spark MLlib
算法
库进行了简介,主要包含数据预处理、回归、分类、推荐等。
特征
工程
实战V2
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深度学习基础-
人工
神经网络
0人评价 (3)人学习
项目实操:基于推荐
算法
实现电影推荐系统设计
0人评价 (33)人学习
项目实操:基于SVM机器学习
算法
股票预测分析
0人评价 (100)人学习
本项目从选出的股票中,采 用 SVM 机器
算法
模型,根据股票的历史数据,构建训练数据集,采用模型进行 机器学习训练获取策略,从而分析预测股票的涨跌情况。
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