Python深度学习基于Tensorflow(5)机器学习基础

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机器学习的流程如下所示: 具体又可以分为以下五个步骤: 明确目标:在机器学习项目中,首先需要明确业务目标和机器学习目标。业务目标是指希望机器学习模型能够帮助实现的具体业务需求,例如提高销售额、降低风险等。...

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(九)(2)

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(九)(1)https://developer.aliyun.com/article/1482472 张量数组 tf.TensorArray表示一个张量列表。这在包含循环的动态模型中可能很方便,用于累积结果并稍后计算一些统计...

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(九)(1)

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附录 A:机器学习项目清单 此清单可以指导您完成机器学习项目。有八个主要步骤: 构建问题并全局看问题。 获取数据。 探索数据以获得见解。 准备数据以更好地暴露底层数据模式给机器学习算法。 探索许多不同的模型并列出最佳模型。 微调您的模型并将它们组合成一个出色的解决方案。 展示您的解决方案。 启动,监...

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(八)(3)

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(八)(2)https://developer.aliyun.com/article/1482462 安装和启动 TensorFlow Serving 有许多安装 TF Serving 的方法:使用系统的软件包管理器,使用 ...

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(八)(2)

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(八)(1)https://developer.aliyun.com/article/1482457 Q-Learning 同样,Q-learning 算法是 Q 值迭代算法在转移概率和奖励最初未知的情况下的一种适应。Q-l...

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(八)(1)

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第十八章:强化学习 强化学习(RL)是当今最激动人心的机器学习领域之一,也是最古老的之一。自上世纪 50 年代以来一直存在,多年来产生了许多有趣的应用,特别是在游戏(例如 TD-Gammon,一个下棋程序)和机器控制方面,但很少成为头条新闻。然而,一场革命发生在2013 年,当时来自英国初创公司 D...

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(七)(2)

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(七)(1)https://developer.aliyun.com/article/1482448 神经机器翻译的编码器-解码器网络 让我们从一个简单的NMT 模型开始,它将英语句子翻译成西班牙语(参见图 16-3)。 简...

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(六)(4)

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(六)(3)https://developer.aliyun.com/article/1482442 多变量时间序列预测 神经网络的一个很大的优点是它们的灵活性:特别是,它们几乎不需要改变架构就可以处理多变量时间序列。例如,...

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(六)(3)

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