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Deep Learning mit Python und Keras
mitp-Verlag
Chollet
,
François
layer
daten
modell
verlustfunktion
verwenden
import
abbildung
modells
listing
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modelle
activation
abb
shape
nns
relu
verfahren
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verwendet
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siehe
trainieren
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validierung
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erlernen
anhand
layers.dense
tensor
learnings
anzahl
gewichtungen
layern
numpy
tensoren
beispielsweise
korrektklassifizierungsrate
trainingsdaten
informationen
repräsentationen
überanpassung
erzeugen
merkmale
年:
2018
言語:
german
ファイル:
EPUB, 18.01 MB
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/
0
german, 2018
2
Machine Learning mit Python
mitp-Verlag
Sebastian Raschka
import
daten
algorithmus
verwenden
scikit
funktion
anzahl
merkmale
klassifizierer
modell
python
verfahren
modells
y_train
datensammlung
regression
trainieren
abschnitt
gewichtungen
parameter
trainingsdaten
kernel
anhand
folgenden
werte
abbildung
x_train
objekte
trainingsdatenmenge
theano
straffunktion
pca
klassen
klassenbezeichnungen
numpy
beispielsweise
implementierung
korrektklassifizierungsrate
berechnen
plt.show
verschiedenen
wert
matrix
netze
algorithmen
cluster
marker
vorangegangenen
clustering
klassifizierung
年:
2016
言語:
german
ファイル:
EPUB, 29.13 MB
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german, 2016
3
Machine Learning mit Python
mitp-Verlag
Sebastian Raschka
import
daten
algorithmus
verwenden
scikit
funktion
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klassifizierer
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python
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anhand
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abbildung
x_train
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theano
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beispielsweise
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korrektklassifizierungsrate
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年:
2016
言語:
german
ファイル:
AZW3 , 35.08 MB
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german, 2016
4
Machine Learning mit Python
mitp-Verlag
Sebastian Raschka
import
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algorithmus
verwenden
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anzahl
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klassifizierer
modell
python
verfahren
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y_train
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x_train
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年:
2016
言語:
german
ファイル:
MOBI , 34.61 MB
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german, 2016
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