Tensorflow和深度学习主要用于图像处理(分类、识别)、NLP、语音和文本处理。我以前用过Spark MLLIB和Mahout吗？Tensorflow有深度神经网络的例子-- 。逻辑回归、梯度提升树等可以在Tensorflow或DL框架中建模吗？
浏览 8提问于2017-08-04得票数 0
他们继续将softmax的输入/逻辑定义为：“未缩放的日志概率”。
和其他消息人士说，logit是概率的对数，也是sigmoid/logistic函数的反比。对于TensorFlow来说，是否有一个数学或传统的理由将一个软件的输入称为“逻辑”？难道它们不应该被称为“非比例日志概率”吗？也许TensorFlow只是想为二进制逻辑回归保留相同的变量名(在这里使用logit这个术语是有意义的)和分类逻辑回归。
浏览 5提问于2017-05-26得票数 12
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我一直在寻找关于神经网络回归的信息，但我所遇到的只是关于线性回归的信息--没有关于非线性情况的信息。这很奇怪，因为为什么会有人用神经网络来解决简单的线性回归呢？这不就像用核弹杀死苍蝇吗？或者我对“线性”这个词有一个完全错误的理解--线性回归神经网络能够准确地建模出比y=aX+b更复杂的数据集吗？“线性”一词是否与“逻辑”相反？(我计划使用TensorFlow，但TensorFlow线性模型教程以二进制分类问题为例，因此这对我也没有帮助。)
浏览 12提问于2016-12-20得票数 37
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我的数据是以下CVS文件：2,04,06,08,110,1
我想对此执行逻辑回归，第一列是x，第二列是y。此外，我想使用TensorFlow和一个简单的神经网络来实现这一点，该网络由一个输入节点和一个输出节点(没有隐藏层)组成。
浏览 0提问于2017-07-25得票数 0
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我在视网膜(眼睛)图像上实现了一个EfficientNet预训练模型，但我不明白为什么我的度量标准不起作用！我对使用其他指标包持开放态度(keras?)如果这就是问题所在。input_shape = (256, 256, 3)number_of_classes = 3
initial_learning_r
浏览 3提问于2021-10-19得票数 0
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我遇到了一个问题，我一直在研究逻辑回归，这涉及到根据客户的收入和社会人口变量对客户进行分类，所有这些都被明确地分为那些拖欠贷款的人和那些没有拖欠贷款的人。我最近已经推荐了tensorflow作为一个用于神经网络的软件包，但是在他们的网站https://tensorflow.rstudio.com/tutorial_马恩斯特_beginners.html上，他们讨论了tensorflow在图像分类方面的问题。因此，我的具体问题是：
( 2) tensorflow</em
浏览 0提问于2017-08-25得票数 2
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我的老板问我，是否也可以用回归来看待我们的问题。我理解，对于分类任务，使用分类器当然更好，但实现回归模型是可能的。有没有一种方法可以用回归来看待这个问题？这样模型就会做出例如1.5这样的预测，其中预测不属于类别1或2，而是介于中间的某个位置？或者是2.2、3.3等，而不是1、2、3、4或5？
浏览 33提问于2019-10-08得票数 1
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尺度神经网络
、、、、
当使用神经网络(TensorFlow:深度神经回归)时，当将训练数据从样本增加到整个数据(例如10倍大的数据集)时，您应该对模型体系结构(更深/更宽)、学习速度和一般的超参数进行哪些更改？在这些变化中，有多少尝试和错误涉及到启发式逻辑？
浏览 0提问于2019-03-21得票数 6
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自动分类模型选择
、、、
我想知道有什么方法可以让计算机决定使用哪种分类模型(决策树、逻辑回归、KNN等)。只需查看训练数据。
即使是数学也是非常有帮助的。我将用python 3编写这篇文章，所以如果scikit-learn或tensorflow中有任何用于此目的的构建方法，它将会非常有帮助。
浏览 1提问于2018-03-15得票数 2
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基于MXNet的回归
、、、、
我有一个基于各种独立特征的回归模型，它最终用自定义损失函数预测一个值。有点类似于下面的链接。
当前的模型是使用Tensorflow库构建的，但是现在我想使用MXNet，因为它提供了速度和其他优势。如何用自定义丢失函数在MXNet中编写类似的逻辑？
浏览 1提问于2020-04-16得票数 0
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我正在探索LSTM的新架构。我研究了一些常用的数据集，比如IMDB的电影评论和正弦波，但没有找到一个很好的可泛化的数据集。如果MNIST是卷积网络的"hello world“，那么LSTM的等效数据集是什么？
浏览 0提问于2017-11-17得票数 0
我是机器学习的新手，我想开始做基本的回归分析。我看到了科学学习提供了一个简单的方法来做到这一点。但是为什么人们用tensorflow来代替回归呢？谢谢!
浏览 2提问于2019-08-28得票数 0
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我正在用C++编写一个TensorFlow服务客户端，它位于数据库服务器内，并使TensorFlow模型可用作数据库过程。整个机器根据它通过GetModelMetaData请求/响应机制从TensorFlow服务模型服务器检索的响应，自动配置数据类型和数据库表与输入和输出张量之间的必要转换。到目前为止，我已经使用“原始”输入张量与各种模型(Inception_v3、各种回归模型)进行了交谈。为了进行说明，请看TensorFlow服务示例部分中的"half_plus_two“模型。它期望
浏览 3提问于2017-07-13得票数 1
我已经使用tensorflow罐头模型tf.Estimator.LogisticClassifier以分布式方式训练了一个逻辑回归模型。每X秒创建一个检查点，并对每个检查点执行评估。我注意到评估指标可能已经保存，但我不知道它们可以保存在哪里，以及如何读取它们：
INFO:tensorflow:Saving dict for global step 2000: accuracy =
浏览 0提问于2018-09-04得票数 1
我试图在tensorflow服务中提供tensorflow对象检测应用编程接口模型，但我被3个不同的SignatureDefs搞糊涂了。有什么不同，什么时候选择一个而不是另一个？
浏览 8提问于2017-07-26得票数 2
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我正在尝试使用Tensorflow实现逻辑回归。我假设我有{-1，1}形式的标签。
浏览 28提问于2021-10-24得票数 0
我在tensorflow概率上运行贝叶斯逻辑回归示例时遇到了问题，如An introduction to probabilistic programming, now available in TensorFlowReadVariableOp (defined at /home/abeer/PycharmProjects/TensorFlowProbability/venv/lib/python3.6/site-packages/<e
浏览 47提问于2019-04-22得票数 0
ValueError:用于估计器管道的无效参数warm_start (steps=(“标准标量”，StandardScaler())，(“逻辑回归”，LogisticRegression())。在运行pipe.get_params().keys()之后，我将得到以下内容 dict_keys(“内存”、“步骤”、“详细”、“标准定标器”、“逻辑回归”、“标准标量__拷贝”、“标准标量__带_平均值”、‘标准标量__with_std’、‘逻辑回归</
浏览 8提问于2022-08-26得票数 0
我只找到了回归问题的良好损失函数。然后在Tensorflow中使用它。
在tensorflow的API中，存在大量的损失函数，其中大部分是针对分类问题而设计的。对于回归问题，除MSE外，任何其他良好的损失函数都不包括在内。
浏览 6提问于2017-12-29得票数 1
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有了TensorFlow 2.0令人兴奋的新特性，我可以知道TensorFlow 2.0是否仍然支持下面所述的常用机器学习技术吗？线性回归
非常感谢您的时间和澄清提前。
浏览 3提问于2018-11-27得票数 1
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