Python深度学习基于Tensorflow（5）机器学习基础
机器学习的流程如下所示： 具体又可以分为以下五个步骤： 明确目标：在机器学习项目中，首先需要明确业务目标和机器学习目标。业务目标是指希望机器学习模型能够帮助实现的具体业务需求，例如提高销售额、降低风险等。...
【Python 机器学习专栏】使用 TensorFlow 构建深度学习模型
在当今的人工智能时代，深度学习技术正发挥着越来越重要的作用。TensorFlow 作为一款强大的深度学习框架，为我们构建各种复杂的深度学习模型提供了便利。本文将深入探讨如何使用 TensorFlow 构建深度学习模型。 一、TensorFlow 简介 TensorFlow 是由谷歌开发的一个开源深度...
TensorFlow分布式训练：加速深度学习模型训练
在深度学习领域，随着模型复杂度的提升和数据量的剧增，模型训练的时间成本往往成为制约研究与应用进展的关键因素。TensorFlow，作为目前最受欢迎的深度学习框架之一，提供了强大的分布式训练功能，帮助用户实现高效的模型训练加速。本文将深入探讨TensorFlow分布式训练的原理、实施方式以及实际应用中...
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）（2）
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）（1）https://developer.aliyun.com/article/1482472 张量数组 tf.TensorArray表示一个张量列表。这在包含循环的动态模型中可能很方便，用于累积结果并稍后计算一些统计...
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）（1）
附录 A：机器学习项目清单 此清单可以指导您完成机器学习项目。有八个主要步骤： 构建问题并全局看问题。 获取数据。 探索数据以获得见解。 准备数据以更好地暴露底层数据模式给机器学习算法。 探索许多不同的模型并列出最佳模型。 微调您的模型并将它们组合成一个出色的解决方案。 展示您的解决方案。 启动，监...
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（八）（3）
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（八）（2）https://developer.aliyun.com/article/1482462 安装和启动 TensorFlow Serving 有许多安装 TF Serving 的方法：使用系统的软件包管理器，使用 ...
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（八）（2）
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（八）（1）https://developer.aliyun.com/article/1482457 Q-Learning 同样，Q-learning 算法是 Q 值迭代算法在转移概率和奖励最初未知的情况下的一种适应。Q-l...
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（八）（1）
第十八章：强化学习 强化学习（RL）是当今最激动人心的机器学习领域之一，也是最古老的之一。自上世纪 50 年代以来一直存在，多年来产生了许多有趣的应用，特别是在游戏（例如 TD-Gammon，一个下棋程序）和机器控制方面，但很少成为头条新闻。然而，一场革命发生在2013 年，当时来自英国初创公司 D...
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（七）（2）
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（七）（1）https://developer.aliyun.com/article/1482448 神经机器翻译的编码器-解码器网络 让我们从一个简单的NMT 模型开始，它将英语句子翻译成西班牙语（参见图 16-3）。 简...
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（六）（4）
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（六）（3）https://developer.aliyun.com/article/1482442 多变量时间序列预测 神经网络的一个很大的优点是它们的灵活性：特别是，它们几乎不需要改变架构就可以处理多变量时间序列。例如，...
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