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  1. 机器学习算法工程师校招面试题库.pdf

  2. 机器学习算法工程师校招面试题库 涵盖数学基础、机器学习算法、深度学习、自然语言处理、计算机基础项目等。ξ NOWCODER. COM 牛客网一一互联网学习求职必备神器 名企校招历年笔试面试真题,尽在牛客网 可能就问的项日多一些,或者你说哪里精通可能面试官就多去问你这些。而且此图是根据题 库数据整理出来,并不是根据实际单场面试整理,比如基础部分不会考那么多,会从中抽着 考 但是面试中必考的点且占比非常大的有机器学习算法,机器学习和算法。 决定你是否能拿 sp offer(高薪ofer)以及是否

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：yangyang3401

  1. Keras中文文档.pdf

  2. Keras官方文档PDF版，带书签，一共307页，完整版，目前最好的版本！欢迎下载！model train on batch(x batch, y batch) 只需一行代码就能评估模型性能: loss and metrics modelevaluate(x test, y test, batch size=128) 或者对新的数据生成预测: classes =model predictx test, batch size=128) 构建一个问答系统,一个图像分类模型,一个神经图灵机,或者其他的

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-09-03
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：dzgybd

  1. 使用TensorFlow实现简单线性回归模型

  2. 主要为大家详细介绍了使用TensorFlow实现简单线性回归模型，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：57344
    • 提供者：weixin_38710323

  1. 运用TensorFlow进行简单实现线性回归、梯度下降示例

  2. 线性回归属于监督学习，因此方法和监督学习应该是一样的，先给定一个训练集，根据这个训练集学习出一个线性函数，然后测试这个函数训练的好不好(即此函数是否足够拟合训练集数据)，挑选出最好的函数(cost function最小)即可。 单变量线性回归： a) 因为是线性回归，所以学习到的函数为线性函数，即直线函数； b) 因为是单变量，因此只有一个x。 我们能够给出单变量线性回归的模型： 我们常称x为feature，h(x)为hypothesis。 上面介绍的方法中，我们肯定有一个疑问，怎样能够看

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：621568
    • 提供者：weixin_38715772

  1. Python通过TensorFLow进行线性模型训练原理与实现方法详解

  2. 本文实例讲述了Python通过TensorFLow进行线性模型训练原理与实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、相关概念 例如要从一个线性分布的途中抽象出其y=kx+b的分布规律 特征是输入变量，即简单线性回归中的 x 变量。简单的机器学习项目可能会使用单个特征，而比较复杂的机器学习项目可能会使用数百万个特征。 标签是我们要预测的事物，即简单线性回归中的 y 变量。 样本是指具体的数据实例。有标签样本是指具有{特征,标签}的数据，用于训练模型，总结规律。无标签样本只具有特征的数据x，通

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：327680
    • 提供者：weixin_38744803

  1. 机器学习实战：TensorFlow构建线性回归模型

  2. 在本章中，开始使用简单模型：线性回归来探索 TensorFlow 编程。基于这个例子，我将介绍一些代码基础知识，以及，如何调用学习过程中的各种重要组件，如函数函数或算法梯度下降。 变量之间的关系模型 线性回归是一种用于衡量变量之间关系的统计技术。它的有趣之处在于实现它的算法在概念上不复杂，并且还可以适应各种各样的情况。由于这些原因，我发现用线性回归的例子开始深入研究 TensorFlow 很有意思。 请记住，在两个变量（简单回归）和两个以上变量（多元回归）的情况下，线性回归拟合因变量和自变量之间

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：68608
    • 提供者：weixin_38520258

  1. 使用TensorFlow实现简单线性回归模型

  2. 本文使用TensorFlow实现最简单的线性回归模型，供大家参考，具体内容如下 线性拟合y=2.7x+0.6，代码如下: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 201 # x点数 X = np.linspace(-1, 1, n)[:,np.newaxis] # 等差数列构建X，[:,np.newaxis]这个是shape，这一行构建了一个n维列向量（[1,n]的矩阵） no

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：59392
    • 提供者：weixin_38506138

  1. Data_Science_Portfolio:在学术界和自我学习中均已完成的数据科学组合-源码

  2. 数据科学组合 该产品组合包含以学术界和自学方式完成的数据科学领域的各种项目。 组织 1.机器学习 ：数据分析和机器学习解决了电信客户流失。 ：线性回归教程，从零开始实施numpy / pandas与scikit-learn进行比较，以预测客户可以出售其房屋的最佳价格。 ：预测签名是由希格斯玻色子（信号）还是其他过程（背景）产生的。 仅使用Numpy从头开始实现所有ML模型。 ：使用传统的机器学习技术对tweet进行正/负情感分析。 2.深度学习 ：使用协作采样方案可提高深度生成对抗网络中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42119989

  1. BP神经网络与Python实现

  2. 本文来自于cnblogs,人工神经网络是一种经典的机器学习模型，随着深度学习的发展神经网络模型日益完善.联想大家熟悉的回归问题，神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数，并使用该函数进行预测，网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过程.神经网络要解决的问题与最小二乘法回归解决的问题并无根本性区别.回归和分类是常用神经网络处理的两类问题，如果你已经了解了神经网络的工作原理可以在http://playground.tensorflow.org/上体验一个浅层神经网络的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：161792
    • 提供者：weixin_38712899

  1. TensorFlow2.0-示例：algorithm困难算法，简单代码-源码

  2. :party_popper:TensorFlow2.0-Examples:party_popper:! “谈话很便宜，给我看看代码。 ” ----- Linus Torvalds 本教程旨在轻松进入TensorFlow2.0。 它包括笔记本和源代码以及说明。 它将不断更新！ :snake: :snake: :snake: :snake: :snake: :snake: 内容 1-简介 Hello World （ ）（）。 一个非常简单的示例，学习如何使用TensorFlow打印“

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42118701