使用 TensorFlow 的经典机器学习案例
机器学习是涉及算法的研究、开发和应用的计算机科学领域, 该领域使计算机能从数据中学习。 计算机学习的模型用于进行预测和预测。 机器学习研究人员和工程师通过构建模型然后使用这些模型进行预测来实现这一目标。 现在众所周知,机器学习已成功地应用于各种领域,如自然语言理解,视频处理,图像识别,语音和视觉。
我们来谈谈模型。 所有机器学习问题都以一种或另一种形式抽象为以下等式:
其中,是输出或目标,且是输入或特征。若是一个特征及合,我们也将它称作特征向量,并记作。当我们提到“模型”,指的是找到一个能将特征映射到目标的函数。因此一旦我们找到了,我们就能使用新的值来预测。
机器学习集中于寻找能用来从预测的函数。正如您可能从高中数学时代回忆的那样,该线性等式如下:
我们可以重写前面的简单等式,如下所示:
其中,被称为权重,被称为偏置。不要担心现在提到…
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