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5.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（時(shí)間序列） 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）用于建模帶有時(shí)間關(guān)系的數(shù)據(jù)。它的架構(gòu)是這樣的。 在最基本的 RNN 中，單元（方框）中的...

4.2 多層感知機(jī)回歸（時(shí)間序列） 這篇教程中，我們使用多層感知機(jī)來(lái)預(yù)測(cè)時(shí)間序列，這是回歸問(wèn)題。 操作步驟 導(dǎo)入所需的包。 導(dǎo)入數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處...

遇到非線性可分的數(shù)據(jù)集時(shí)，我們需要使用核方法，但為了使用核方法，我們需要返回到拉格朗日對(duì)偶的推導(dǎo)過(guò)程，不能簡(jiǎn)單地使用 Hinge 損失。 操作步...

將上一節(jié)的假設(shè)改一改，模型就可以用于回歸問(wèn)題。 操作步驟 導(dǎo)入所需的包。 導(dǎo)入數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理。我們使用鳶尾花數(shù)據(jù)集中的后兩個(gè)品種，根據(jù)萼片長(zhǎng)...

在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，支持向量機(jī)算是比較厲害的方法，但是計(jì)算過(guò)程非常復(fù)雜。軟間隔支持向量機(jī)通過(guò)減弱了其約束，使計(jì)算變得簡(jiǎn)單。 操作步驟 導(dǎo)入所需的...

1.4 Softmax 回歸 Softmax 回歸可以看成邏輯回歸在多個(gè)類(lèi)別上的推廣。 操作步驟 導(dǎo)入所需的包。 導(dǎo)入數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理。我們使...

1.3 邏輯回歸 將線性回歸的模型改一改，就可以用于二分類(lèi)。邏輯回歸擬合樣本屬于某個(gè)分類(lèi)，也就是樣本為正樣本的概率。 操作步驟 導(dǎo)入所需的包。 ...

1.2 LASSO、嶺和 Elastic Net 當(dāng)參數(shù)變多的時(shí)候，就要考慮使用正則化進(jìn)行限制，防止過(guò)擬合。 操作步驟 導(dǎo)入所需的包。 導(dǎo)入數(shù)據(jù)...

1.1 線性回歸 線性回歸是你能用 TF 搭出來(lái)的最簡(jiǎn)單的模型。 操作步驟 導(dǎo)入所需的包。 導(dǎo)入數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理。我們使用鳶尾花數(shù)據(jù)集中的后兩...