張量流和深度學習主要用於圖像處理(分類,識別),NLP,語音和文本處理。我以前使用Spark MLLIB和Mahout? Tensorflow有深度神經網絡的例子 - https://www.tensorflow.org/tutorials/wide_and_deep。邏輯迴歸,梯度增強樹等可以在Tensorflow或DL框架中建模嗎?可以使用Tensorflow/Deep Learning進行梯度增強樹,Logistic迴歸?
0
A
回答
2
是的,當然。事實上,你可以找到很多的例子:
有喜歡tf.contrib.learn.LinearClassifier一些準備實現在https://www.tensorflow.org/tutorials/wide
或者是這樣的:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/2_BasicModels/logistic_regression.py在您使用tf.matmul和適當的激活。
甚至有東西與梯度提升:https://arogozhnikov.github.io/2016/07/05/gradient_boosting_playground.html
相關問題
- 1. 梯度增強樹庫
- 2. 在Python中使用隨機梯度下降進行嶺迴歸
- 3. Logistic迴歸使用R
- 4. Python Logistic迴歸
- 5. Logistic迴歸Python
- 6. Logistic迴歸宏
- 7. 功能工程的梯度增強樹? (Rank)
- 8. Logistic迴歸在scikitlearn
- 9. 使用s3數據與SparkR Logistic迴歸
- 10. Logistic迴歸使用澤裏格柯[R]
- 11. 使用批梯度下降訓練單個線性神經元進行迴歸
- 12. Logistic迴歸雙循環R
- 13. Python或SQL Logistic迴歸
- 14. 我們可以使用深度神經網絡進行迴歸問題嗎?
- 15. TensorFlow返回nan當實施Logistic迴歸
- 16. 增強間隔樹
- 17. 使用Bndtools進行JPA增強
- 18. 使用LabVIEW進行圖像增強
- 19. 使用手動梯度計算的線性迴歸
- 20. 我可以使用增強現實嗎?
- 21. Logistic迴歸和最佳參數w
- 22. 如何在Logistic迴歸中查找Logistic/S形函數參數
- 23. 收斂Logistic迴歸分佈式tensorflow
- 24. 陰謀logistic迴歸線在熱圖
- 25. 摘要Logistic迴歸分析結果
- 26. 如何在Q-Learning中使用MinMax樹?
- 27. 與變量Logistic迴歸不改變
- 28. 大規模數據Logistic迴歸
- 29. fmin_bfgs Logistic迴歸和Scipy優化
- 30. Softmax迴歸(多項Logistic)與PyMC3
謝謝安德烈。你可以評論一下使用Tensorflow NN的準確性,比如Scikit學習。我問的原因是,CNN已經打敗了傳統的機器學習結果。 –
這真的取決於情況。神經網絡通常需要大量的數據,更多的計算資源和更多的時間進行模型調整。 CNN也只適用於某些問題。有時候這個問題很容易使用通常的機器學習模型。神經網絡也缺乏可解釋性,這在業務中可能是必需的。 –