原文:TensorFlow從1到2(十四)評估器的使用和泰坦尼克號乘客分析

三種開發模式 使用TensorFlow . 完成機器學習一般有三種方式: 使用底層邏輯 這種方式使用Python函數自定義學習模型,把數學公式轉化為可執行的程序邏輯。接着在訓練循環中,通過tf.GradientTape 迭代,使用tape.gradient 梯度下降,使用optimizer.apply gradients 更新模型權重,逐次逼近,完成模型訓練。 使用Keras高層接口 Tenso ...

2019-05-11 14:18 0 887 推薦指數:

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泰坦尼克號之災分析

大神經驗: 1、 應用機器學習,千萬不要一上來就試圖做到完美,先擼一個baseline的model出來,再進行后續的分析步驟,一步步提高,所謂后續步驟可能包括『分析model現在的狀態(欠/過擬合),分析我們使用的feature的作用大小,進行feature selection,以及我們模型下 ...

Sat Aug 18 19:41:00 CST 2018 1 1185
泰坦尼克號生存預測分析

此文發表在簡書,復制過來,在下方放上鏈接。 https://www.jianshu.com/p/a09b4dc904c9 泰坦尼克號生存預測 1.背景與挖掘目標 “泰坦尼克號”的沉沒是歷史上最臭名昭著的海難之一。1912年4月15日,泰坦尼克號在處女航中與冰山相撞后沉沒,2224名乘客 ...

Thu Oct 10 06:51:00 CST 2019 0 562
決策樹算法6-案例:泰坦尼克號乘客生存預測

1 案例背景 泰坦尼克號沉沒是歷史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日,在她的處女航中,泰坦尼克號在與冰山相撞后沉沒,在2224名乘客和機組人員中造成1502人死亡。這場聳人聽聞的悲劇震驚了國際社會,並為船舶制定了更好的安全規定。 造成海難失事的原因之一是乘客和機組人員沒有足夠的救生艇 ...

Fri Sep 24 05:29:00 CST 2021 0 208
泰坦尼克號幸存預測

本次項目主要圍繞Kaggle上的比賽題目: "給出泰坦尼克號上的乘客的信息, 預測乘客是否幸存" 進行數據分析 環境 win8, python3.7, jupyter notebook 目錄 1. 項目背景 2. 數據概覽 3. 特征分析 4. 特征工程 5. 構建模型 正文 ...

Thu Oct 25 01:37:00 CST 2018 2 5148
Kaggle泰坦尼克號案例

1、數據來源 (1)數據來源 來自kaggle的數據集Titanic:Titanic: Machine Learning from Disaster train文檔數據是用來分析和建模,包含有生存情況信息;test數據是用來最終預測其生存情況並生成結果文件。 2、分析流程 (1)不同變量 ...

Sat Jun 09 00:14:00 CST 2018 1 6547
 
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