机器学习
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如何使用TensorFlow预测分析与线性回归?-数字化转型
【IT168 评论】从2015年发布以来,TensorFlow一直以人工智能、机器学习和预测分析为核心推动机器学习的进步。凭借本身灵活的架构,TensorFlow提供了令人难以置信的并行性数值计算能力
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一份关于机器学习“模型再训练”的终极指南
【IT168技术】机器学习模型的训练,通常是通过学习某一组输入特征与输出目标之间的映射来进行的。一般来说,对于映射的学习是通过优化某些成本函数,来使预测的误差最小化。在训练出最佳模型之后,将其正式发布
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数据科学初学者面临的5个常见误区
【IT168 评论】数据如今已经体现出巨大的价值——企业通过数据分析来为包括市场支出、员工决策到产品开发等所有事情提供参考性建议,而这也意味着,数据科学家在工作中的价值正变得越来越突出。 随着人工智
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如何使用TensorFlow预测分析与线性回归?
【IT168 评论】从2015年发布以来,TensorFlow一直以人工智能、机器学习和预测分析为核心推动机器学习的进步。凭借本身灵活的架构,TensorFlow提供了令人难以置信的并行性数值计算能力