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(五)(1)

第十二章:使用 TensorFlow 进行自定义模型和训练 到目前为止,我们只使用了 TensorFlow 的高级 API,Keras,但它已经让我们走得很远:我们构建了各种神经网络架构,包括回归和分类网络,Wide & Deep 网络,自正则化网络,使用各种技术,如批量归一化,dropout 和学习率调度。事实上,您将遇到的 95%用例不需要除了 Keras(和 tf.data...

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(五)(1)
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(四)(4)

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

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

深度学习框架TensorFlow入门

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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(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(四)(1)

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(四)(1)

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(四)(1)
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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(三)(4)

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(三)(3)https://developer.aliyun.com/article/1482415 第九章:无监督学习技术 尽管今天大多数机器学习应用都是基于监督学习的(因此,这也是大部分投资的方向),但绝大多数可用数据是无标签的:我们有输入特征X,但没有标签y。计算机科学家 Yann LeC...

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(三)(4)
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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(三)(2)

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

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(三)(2)
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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(二)(3)

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(二)(3)

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(二)(2)

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(二)(2)

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(二)(2)
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(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)
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(一)(4)

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

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