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文章 2024-04-30 来自：开发者社区

Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33566 生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。近年来，GAN一直是研究的热门话题。Facebook的AI研究总监...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Python支持向量回归SVR拟合、预测回归数据和可视化准确性检查实例

支持向量回归（SVR）是一种回归算法，它应用支持向量机（SVM）的类似技术进行回归分析。正如我们所知，回归数据包含连续的实数。为了拟合这种类型的数据，SVR模型在考虑到模型的复杂性和错误率的情况下，用一个叫做ε管（epsilon-tube，ε表示管子的宽度）的给定余量来接近最佳值。在本教程中，我们将通过在 Python 中使用 SVR ，简要了解如何使用 SVR 方法拟合和预测回归数据...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Python用T-SNE非线性降维技术拟合和可视化高维数据iris鸢尾花、MNIST 数据

T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。T-SNE 基于随机邻域嵌入，是一种非线性降维技术，用于在二维或三维空间中可视化数据。 Python API 提供 T-SNE 方法可视化数据。在本教程中，我们将简要了解如何在 Python 中使用 TSNE 拟合和可视化数据。教程涵盖： ...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化

我们可以很容易地用Keras序列模型拟合回归数据并预测测试数据。在这篇文章中，我们将简要地学习如何用Python中的Keras神经网络API拟合回归数据。我们将用Keras回归和序列模型本身这两种方法检查模型。该教程涵盖了以下内容。准备数据定义模型用KerasRegressor进行拟合（准确度检查和结果的可视化）用序列模型进...

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更新时间 2024-05-01 13:23:50

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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