清华大学_tensorflow-gpu_决策树应用_中国AI数据

2019-11-25

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其中一些食谱将依赖于当前安装的Python软件包:Scipy,Numpy和Scikit-Learn。这些随附的软件包也都包含在Anaconda软件包(https://www.continuum.io/downloads)中。 怎么做… 在这里,我们将介绍TensorFlow算法的一般流程。大多数食谱都会 这个大纲: ImDart ar生成dataSetS:我们所有的机器学习算法都将取决于数据集。在本书中,我们将生成数据或使用外部数据集源。有时最好依靠生成的数据,因为我们只想知道预期的结果。大多数时候,我们将访问给定配方的公共数据集,有关访问这些数据集的详细信息在本章的第8节中给出。 TranSfarm和narmaIize数据:通常,输入数据集不会以TensorFlow期望的形状出现,因此我们需要将TensorFlow转换为可接受的形状。数据通常没有我们算法期望的正确维度或类型。我们必须先转换数据,然后才能使用它。大多数算法也期望归一化的数据,我们也将在这里进行。TensorFlow具有内置功能,可以为您标准化数据,如下所示: 数据= tf.nn.batch_norm_wit

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