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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)

1
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(kù)

4.Tensorflow相關(guān)方法

2
非線(xiàn)性模擬數(shù)據(jù)回歸

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(kù)

4.Tensorflow相關(guān)方法

3
對(duì)汽車(chē)燃料效率建模

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(kù)

4.Tensorflow相關(guān)方法

4
葡萄酒分類(lèi)

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(kù)

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(lèi)

4.模型評(píng)估

5.特征的重要性

3
使用邏輯回歸的二元分類(lèi)及模型評(píng)估

1.IPO市場(chǎng)

2.數(shù)據(jù)清洗和特征工程

3.使用邏輯回歸的二元分類(lèi)

4.模型評(píng)估

5.特征的重要性