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AutoML的目标是通过自动化技术来减少人工调试和调优的工作量，提高机器学习模型的效果和性能。它通过算法搜索、自动化特征工程、超参数优化等方法，自动选择和调整合适的模型和参数，以达到更好的模型性能。总之，AutoML通过自动化机器学习的各个阶段，能够帮助用户更快速、更高效地构建和部署机器学习模型，降低了机器学习的门槛，并提高了模型的质量和性能。在运行结束时，将打印一个摘要，显示评估了 1,759 个模型，最终模型的估计性能为 29 的 MAE。可以使用与上一节相同的过程，尽管我们将使用。
2023-11-27 17:16:59
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原创 SEQ2SEQ模型
其中，x_t是当前时间步的输入，h_{t-1}是前一个时间步的隐藏状态，W_h和U_h是可学习的权重矩阵，b_h是偏置向量，⊙表示逐元素相乘，tanh是双曲正切激活函数。其中，x_t是当前时间步的输入，h_{t-1}是前一个时间步的隐藏状态，W_r和U_r是可学习的权重矩阵，b_r是偏置向量，σ是Sigmoid激活函数。其中，x_t是当前时间步的输入，h_{t-1}是前一个时间步的隐藏状态，W_z和U_z是可学习的权重矩阵，b_z是偏置向量，σ是Sigmoid激活函数。
2023-11-27 16:56:42
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原创 mnist数据集手写数字识别可视化
tensorboard --logdir D:\pythonProject\0728\output1\minst_net02localhost：6006
2022-08-06 15:28:34
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原创 python将一个文件夹中所有的文件拷贝到另一个文件夹中
import osimport timeimport shutilfrom glob import globif __name__=="__main__": F1="待拷贝文件的路径" F3="要拷贝到的路径" file_list=glob('%s/*'%(F1)) file_name_list=[os.path.basename(temp) for temp in file_list] for file_name in file_name_list: ...
2021-09-30 11:14:48
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空空如也
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