深度学习之TensorFlow

本课程我们精心为您准备了TensorFlow的框架学习,通过实验任务操作让您学习如何利用TensorFlow框架结合机器学习算法完成数据的分析。

通过本任务,您将掌握以下内容:

1、掌握TensorFlow的基本操作。

2、使用感知机学习算法进行多层感知机的操作;

3、使用线性回归算法进行回归操作;

4、使用K近邻算法进行KNN分类操作;

5、使用逻辑回归算法实现逻辑回归操作;

6、使用双向循环神经网络算法实现数据分析;

7、使用循环神经网络算法实现数据分析。 

  • 教学老师:平台默认讲师
  • 课程难度:
  • 主题分类:数据挖掘与算法
  • 预计学习时间:28h
  • 价 格:¥69.99 元
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收 起
  • 01
    TensorFlow基本操作(CPU)
    本任务主要介绍了如何在Pycharm上进行TensorFlow的基本操作
    4h
  • 02
    TensorFlow多层感知机(CPU)
    本任务主要介绍了使用感知机学习算法结合TensorFlow机器学习框架进行多层感知机的操作。
    4h
  • 03
    TensorFlow 线性回归(CPU)
    本任务主要介绍了使用TensorFlow机器学习框架,结合线性回归算法操作。
    4h
  • 04
    TensorFlow K近邻算法(CPU)
    本任务主要介绍了使用TensorFlow机器学习框架,结合K近邻算法操作。
    4h
  • 05
    TensorFlow逻辑回归(CPU)
    本任务主要介绍了使用TensorFlow机器学习框架,结合逻辑回归算法的操作。
    4h
  • 06
    TensorFlow循环神经网络(CPU)
    本任务主要介绍了使用TensorFlow机器学习框架,结合循环神经网络算法操作实现数据分析。
    4h
  • 07
    TensorFlow双向循环神经网络(CPU)
    本任务主要介绍了使用TensorFlow机器学习框架,结合双向循环神经网络算法操作实现数据分析。
    4h
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