文章 2024-04-15 来自:开发者社区

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(六)(1)

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(五)(4)

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(四)(4)

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(四)(3)

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(四)(3)

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(四)(2)

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(四)(1)https://developer.aliyun.com/article/1482417 使用子类 API 构建动态模型 顺序 API 和功能 API 都是声明式的:您首先声明要使用哪些层以及它们应该如何连接,然后才能开始向模型提供一些数据进行训练或推断。这有许多优点:模型可以很容易...

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(四)(2)
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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(三)(3)

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(三)(2)https://developer.aliyun.com/article/new/ai#HkCf9 第八章:降维 许多机器学习问题涉及每个训练实例数千甚至数百万个特征。所有这些特征不仅使训练变得极其缓慢,而且还会使找到一个好的解决方案变得更加困难,您将会看到。这个问题通常被称为维度灾...

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(三)(3)
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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(三)(1)

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(三)(1)

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(二)(1)

第三章:分类 在第一章中,我提到最常见的监督学习任务是回归(预测值)和分类(预测类)。在第二章中,我们探讨了一个回归任务,使用各种算法(如线性回归、决策树和随机森林)来预测房屋价值(这将在后面的章节中进一步详细解释)。现在我们将把注意力转向分类系统。 MNIST 在本章中,我们将使用 MNIST 数据集,这是由美国人口普查局的高中学生和员工手写的 70,000 张小数字图...

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(二)(1)
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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(一)(4)

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(一)(4)

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(八)(4)

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(八)(3)https://developer.aliyun.com/article/1482463 跨多个设备并行执行 正如我们在第十二章中看到的,使用 TF 函数的一个好处是并行性。让我们更仔细地看一下这一点。当 TensorFlow 运行一个 TF 函数时,它首先分析其图形,找到需要评估的...

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