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深度学习(入门)——逻辑回归模型(Logistics Regression)
从逻辑回归开始 是因为这是一个简单的 可以理解成为一个简单的一层的神经网络 后续将逐步深入 了解更复杂的神经网络 一 假设函数 逻辑回归算法适用于二分类问题 例如在输入一个猫的图片到模型中 模型会输出1 这是一只猫 或者0 不是一只猫 对于
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逻辑回归
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机器学习
TensorFlow2.0简介和线性回归
简介 废弃清除了1 0版本的多数API 使用了高级核心API tf Keras Eager模式 代码直接运行 直观调试 tf GradientTape 求解梯度 自定义训练逻辑 tf data 加载图片数据和结构化数据 tf fuction
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【转】embedding概念理解
原文来自google developer的机器学习入门课程 主要觉得有几个点 很能说明embedding的本质 以及为什么要用embedding来做矢量化 以下我对原文做了我需要的信息的摘录 需要阅读原文的请自行去google develo
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NLP自然语言处理
Embedding
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