摘要:NO: Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of
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摘要:一、逻辑回归 ### 逻辑回归(分类) ~~~ 例如,零或一, True 或False ,是或否,猫或狗,或者它可以是两个以上的分类值; ~~~ 例如,红色,蓝色或绿色,或一,二,三,四或五。 ~~~ 标签通常具有与之相关的概率; 例如, P(cat = 0.92) ,P(dog = 0.08) 。
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摘要:一、线性回归 ### 线性回归 ~~~ 线性回归是在给定一个或多个其他变量(数据点)的值的情况下,预测一个连续变量的值的问题。 ~~~ 例如,根据房屋的占地面积,预测房屋的售价。 ~~~ 在这个示例中,您可以将已知特征及其关联的标签绘制在简单的线性图上, ~~~ 如x, y 散点图,并在此基础上拟合
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摘要:一、课程大纲 ### TensorFlow 监督学习算法 ~~~ # KNN(K最近邻算法) ~~~ 导入相关包 ~~~ 数据处理 ~~~ 划分数据集 ~~~ 建模 ### 线性回归 ~~~ 通过TensorFlow 实现线性回归 ~~~ 通过TensorFlow 预测房价 ### 逻辑回归(分类)
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摘要:NO: Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of
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