文章分类 - js机器学习--Tensorflow.js
摘要:归一化任务 什么是归一化? 吧大量数据级特征到较小的数量级下,通常是[0,1]或[-1,1] 例子:身高体重预测,房价预测 归一化训练数据-操作步骤 /* 归一化: sub减去150 div再除以20 保证压缩到0-1之间 */ const inputs = tf.tensor(heights).s
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摘要:定义模型结构:单层单个神经元组成的神经网络 操作步骤: 初始化一个神经网络模型 为神经网络模型添加层 设计层的神经元个数和inputShape(输入形状) // 连续的模型 const model = tf.sequential(); // 全链阶层 /* dense:全链阶层 units:神经元个
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摘要:线性回归 什么是线性回归 利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计方法 例子:身高体重预测。房价预测 准备,可视化训练数据 安装可视化工具 npm install @tensorflow/tfjs-vis -S 引入: import * as tfvis fro
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摘要:机器学习是什么? 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。 机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。 为何要用机器学习? 有些棘手问题只能用机器学习来解决。 获取数据比编写规则更加容易。 GPU等计算能力显著提升。 机器学习如何运作? 神经网络(重点) 决策树、支持向量
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