whgyxy的博客

这里主要给出Wide&Deep的网络构造及训练部分构建Wide部分def build_linear(features,first_column): with tf.variable_scope("Linear"): wide_logits = tf.feature_column.linear_model(features, first_column, units=1) return wide_logits构建Deep部分'''hidden_units 12

ESMM多目标Python实践导入的包信息如下import tensorflow as tffrom tensorflow.python.framework import ops构建特征部分对变长型、数字型、字符型等特征，还有交叉特征构建索引，分别放到两个特征数组中，分别对应wide网络输入和deep网络输入def build_feature(): first_feature_columns = [] second_feature_columns = [] parms

Torch笔记 （四）DNN训练方法 神经网络训练在torch中是比较固定的模式，在torch中都比较简单，torch就好像一个计算机硬件供应商，已经生产好了CPU、显卡、内存条、硬盘等等核心部件，咱们使用torch就是在组装电脑，按照不同的需求组装不同的电脑，不用自己造轮子，组装起来就快的多了，降低使用门槛，让大家都来玩玩现在红的发紫的深度学习。 言归正传，训练方法常用的有两种，一种是使

Torch笔记 （五）DNN实现多分类 上一篇学习了torch中DNN训练的两种模式，现在咱们开始磨刀实战了，使用torch中的组件实现机器学习中常见的多分类问题。 咱们选取一个三分类的经典数据集，数据集地址http://mlr.cs.umass.edu/ml/datasets/Wine，这是一个关于葡萄酒的数据集，有178个样本，13个属性，总共3个类别，没有缺失值，而且13个属性都

Torch笔记（三） 一元线性回归 torch中神经网络包官网https://github.com/torch/nn 先简单说说最简单的线性回归，也就是一元线性回归，即只有一个自变量，一个因变量，用式子表示就是Y=aX+b。X表示输入，Y是输出。就是在已知输入X的情况下拟合输出Y。 现在给出一个实例，咱们从例子中玩Torch。这里有一个家庭消费支出（Ｙ）和可支