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課程大綱：

TensorFlow 實(shí)現(xiàn)前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)

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前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理

1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層

3.Tensorflow相關(guān)庫

4.Tensorflow相關(guān)方法

2
非線性模擬數(shù)據(jù)回歸

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對汽車燃料效率建模

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葡萄酒分類

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2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層

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4.Tensorflow相關(guān)方法

2.數(shù)據(jù)清洗和特征工程

3.使用邏輯回歸的二元分類

4.模型評估

5.特征的重要性

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使用邏輯回歸的二元分類及模型評估

1.IPO市場

2.數(shù)據(jù)清洗和特征工程

3.使用邏輯回歸的二元分類

4.模型評估

5.特征的重要性