GBDT二分类有哪些基本概念和术语
梯度提升决策树 (Gradient Boosting Decision Trees) 二分类，是经典的基于梯度提升（Gradient Boosting）的有监督学习模型，可以用来解决二分类问题。
图片分类
在Model Gallery中，您可以选择直接部署开源的预训练图片分类模型，或针对定制化场景，使用自己的数据集对预训练模型进行微调训练，并使用微调训练模型将图片分类成定制化的类别。本文为您介绍如何使用Model Gallery执行图片分类任务。
AI加速：使用TorchAcc实现ResNet-50模型分布式训练加速
阿里云PAI为您提供了部分典型场景下的示例模型，便于您便捷地接入TorchAcc进行训练加速。本文为您介绍如何在ResNet-50分布式训练中接入TorchAcc并实现训练加速。
机器学习的核心功能：分类、回归、聚类与降维
机器学习领域的基本功能类型通常按照学习模式、预测目标和算法适用性来分类。这些类型包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，它们可以进一步细化为特定的任务，如分类、回归、聚类和降维。下面将从更详细和专业的角度深入探讨这些类型： 1. 分类（Classification） 定义与目标： 分类是监督学习的一个分支，旨在通过学习输入数据与预定义标签之间的关系来预测离散标签。...
在机器学习项目中，选择算法涉及问题类型识别（如回归、分类、聚类、强化学习）
在开发大型机器学习模型时，确定使用哪种算法是一项关键任务，通常涉及多个步骤和考虑因素。以下是一些指导原则和流程，可以帮助您决定选择哪种机器学习算法最为合适： 问题定义： 问题类型：明确问题是回归问题（预测数值）、分类问题（预测离散类别）、聚类问题...
PS-SMART二分类最佳实践
本文为您介绍如何通过提交一个使用MaxCompute计算资源的超参数调优实验，来运行PS-SMART二分类、预测和评估组件，以获取PS-SMART组件算法的较优超参数组合。
什么是GBDT二分类预测V2算法组件
GBDT二分类预测V2组件提供了针对GBDT二分类V2组件的预测功能，使用梯度提升决策树 (Gradient Boosting Decision Trees) 算法，对数据进行二分类问题的预测。本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。
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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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