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    bp神经网络提取特征 更多内容
  • 提取方法

    提取方法 选择要提取的代码,然后单击装订线中的灯泡图标,或按“Alt+Enter”键查看可用的重构。源代码片段可以提取到新方法中,也可以提取到不同范围的新函数中。在提取重构期间,系统将提示您提供有意义的名称。 父主题: 重构操作

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  • 提取接口

    Interface对话框中,提供提取接口的名称和包,选择要提取的类成员。在JavaDoc选项中,选择是将JavaDoc注释移动或复制到提取的接口,还是保持原样。 单击Refactor以应用重构。 示例 例如,让我们基于提取ExtractImpl类的print方法创建一个新的提取ImplInterface接口。

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  • 提取委托

    Delegate对话框中,提供重构参数。 提供提取类的名称、包和目标目录。 选中Create nested class复选框以在当前类中创建新类。 选中Generate accessors复选框,为提取的字段生成getter方法。 选中Extract as enum复选框,将提取的类创建为枚举类。如果源类包含静态最终字段static

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  • 特征选择

    特征选择 删除列 删除特征列的场景有很多,例如:两个特征呈线性变化关系,为减少模型训练的开销,删除其中一个特征列。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标,选择“数据处理 > 特征选择 > 删除列”,界面新增“删除列”内容。 对应参数说明,如表1所示。 表1 参数说明 参数 参数说明

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  • 特征操作

    检查“已选择特征”是否为用户选择的特征列。 配置“变换特征数”,保留指定“变换特征数”的特征列。 单击“确定”,执行信息熵。 在“特征操作流总览”区域会新增一个“信息熵”节点。 新增特征 新增特征支持用户基于已有的特征列,按照样本数据行的维度,通过求和、求均值,构造出新的特征列。例如,两个特征列ID1(2

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  • 特征画像

    。这些类别,对应到后面的特征选择、算法推荐,会有不同的策略,有效提升模型的构建效率。 单击“选择数据”左下方的“特征画像”。 新增“特征画像”内容,如图1所示。 图1 特征画像 单击“特征画像”代码框左侧的图标,运行代码。 通过运行结果左侧两个图可以直观的看一下原始数据和数据的密

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  • 呼叫特征

    呼叫特征 表1 呼叫特征说明 值 说明 0 普通客户呼叫 1 来自话务员 2 长途客户呼叫 3 CTI收到网络路由实呼后发起的路由 4 国际长途来话 40 预约呼出 41 预占用呼出 42 预连接呼出 43 虚呼入呼出 44 预览呼出 45 回呼请求 51 内部求助 父主题: 附录

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  • 筛选特征

    筛选特征 样本对齐执行完成后单击下一步进入“特征选择”页面,这一步企业A需要选出企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”,通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值,一般而言iv值较高的特征更有区分性,应该作为首选的训练

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识,人工神经网络,深度前馈网络,反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览,数字图像处理基础,图像预处理技术,图像处理基本任务,特征提取和传统图像处理算法,深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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  • 提取/引入重构

    提取/引入重构 简介 引入变量 引入参数 引入字段 引入常量 提取方法 提取接口 提取超类 提取委托 引入功能参数 引入功能变量 提取方法对象 引入参数对象 父主题: 重构

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  • 使用Tensorflow训练神经网络

    使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用(如Tensorflow、Caffe)均采用容器化方式运行,并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力,并且都是任务型计算,需要快速申请大量资源,计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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  • 特征工程

    特征工程 如何选中全量特征列? 算法工程处理的时候必须要先采样吗? 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据? 特征工程和算法工程的关系? JupyterLab环境异常怎么处理? 父主题: 常见问题

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  • 特征工程

    特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题: 用户指南

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  • 特征管理

    特征管理 特征操作接口 父主题: 应用模型

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  • 特征工程

    特征工程 特征工程中已经预置了两个特征处理工程,这里暂不使用,会提供端到端的操作流程,帮助用户快速熟悉特征工程界面操作。 如果需要了解特征工程操作详情,可查看模型训练服务《用户指南》中的“特征工程”章节内容。 无故障硬盘训练数据集特征处理 单击菜单栏中的“特征工程”,进入特征工程首页,如图1所示。

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  • 特征工程

    行为表。 全局特征信息文件 用户在使用特征工程之前,需要提供一份全局的特征信息文件,后续的特征工程、在线模块都会用到该文件。 文件数据信息请参见全局特征信息文件。 当上传的数据中的特征有变化时,用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。 保留已有宽表

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  • 特征操作接口

    signature_type 是 String 特征类型。 最小长度:1 最大长度:150 signature_name 否 String 特征名称。 signature_attributes 否 Array of 表4 objects 特征属性。 表4 MetadataAttributeRequest

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  • 功能介绍

    粤语和上海话。 文本时间戳 为音频转换结果生成特定的时间戳,从而通过搜索文本即可快速找到对应的原始音频。 智能断句 通过提取上下文相关语义特征,并结合语音特征,智能划分断句及添加标点符号,提升输出文本的可阅读性。 中英文混合识别 支持在中文句子识别中夹带英文字母、数字等,从而实现中、英文以及数字的混合识别。

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  • 提取变量

    提取变量 TypeScript语言服务提供Extract to constant 重构,为当前选定的表达式创建新的局部变量: 使用类时,还可以将值提取到新属性中。 父主题: 重构操作

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  • 提取方法

    提取方法 此重构允许您将任意代码片段移动到单独的方法中,并将其替换为对此新创建的方法的调用。这与内联方法相反。 执行重构 在代码编辑器中,选择要提取到新方法的代码片段。 在主菜单或编辑器上下文菜单中,选择Refactor>Extract Method,或按“Ctrl+Shift+Alt+M”。

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  • 音频提取

    音频提取 功能介绍 本接口为异步接口,创建音频提取任务下发成功后会返回asset_id和提取的audio_asset_id,但此时音频提取任务并没有立即完成,可通过消息订阅界面配置的音频提取完成事件来获取音频提取任务完成与否。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API

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