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  1. Mnist_Handwrite_tutorial.zip

  2. mnist 手写数字识别教程,直达博客Tensorflow 笔记 Ⅳ——mnist手写数字识别,详细解读如何使用 TensorFlow1.x 与 TensorFlow2.x 解决多元线性回归问题
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-04-26
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:qq_39567427
  1. BostonHousePrices_tutorial.zip

  2. 波士顿房价教程,直达博客Tensorflow 笔记 Ⅲ——多元线性回归,详细解读如何使用 TensorFlow1.x 与 TensorFlow2.x 解决多元线性回归问题
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-04-22
    • 文件大小:109568
    • 提供者:qq_39567427
  1. boston_dataset.zip

  2. 波士顿房价数据集,直达博客Tensorflow 笔记 Ⅲ——多元线性回归,详细解读如何使用 TensorFlow1.x 与 TensorFlow2.x 解决多元线性回归问题
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-04-22
    • 文件大小:36864
    • 提供者:qq_39567427
  1. TensorFlow 多元线性回归模型.zip

  2. 基于TensorFlow的多元线性回归模型代码,是学习TensorFlow框架的学习笔记,用python写的,在anaconda的jupyter notebook下实现的,供有兴趣的人参考借鉴。
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2020-02-05
    • 文件大小:48128
    • 提供者:ttataat
  1. 深度学习笔记(3)基于Tensorflow的多元线性回归:预测波士顿房价

  2. 问题描述 给定波士顿地区一系列地区租房的价格,然后罗列出了收集到多个因素,每个因素已经是量化好。现在给定的要求是,使用一个多元线性模型去拟合这些数据,然后用于预测。 模型 price=f(x1,x2,…,xn)=∑i=1nwixi+b price = f(x_1, x_2, …, x_n) = \sum\limits_{i=1}^{n} w_i x_i + bprice=f(x1​,x2​,…,xn​)=i=1∑n​wi​xi​+b 这里没有激活函数,所以还不到神经网络的阶段。 基于Tensor
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-22
    • 文件大小:249856
    • 提供者:weixin_38700240
  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