我家Ai智障

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[TF.7]多类别神经网络

本文参考《Google机器学习速成课程》多类别神经网络点击下载源码 设置 !wget https://storage.googleapis.com/mledu-datasets/mnist_train...

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[TF.6]正则化Regularization

模型选择的典型方法是正则化(Regularization),正则化是结构风险最小化策略的视线,是在经验风险上加一个正则化项(regularizer)或罚项(penalty term),正则化项一般是模...

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[TF.5]分类与评估

本文参考《Google机器学习速成课程》分类 评估方式 准确率|识别率 错误率|误分类率 当使用分类不平衡的数据集时,准确率并不能反映全面情况 精确率|精度 真正例率|敏感度|召回率 真负例率|特效性...

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[TF.4]特征工程

本文参考《Google机器学习速成课程》使用TF的基本步骤 点击下载源码 一、将原始数据映射到特征 映射字符串值 为要表示的所有特征的字符串值定义一个词汇表 使用该词汇表创建一个独热编码 映射分类(枚...

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[TF.3]多特征训练与交叉验证

本文参考《Google机器学习速成课程》验证点击下载源码 交叉验证分为: 简单交叉验证 S折较差验证 留一交叉验证 import math from IPython import display fr...

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[TF.2]合成特征和离群值

本文参考《Google机器学习速成课程》使用TF的基本步骤 尝试合成特征 california_housing_dataframe["rooms_per_person"] =(ca...