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[Hands On ML] 3. 分類(MNIST手寫數字預測)
時間 2020-07-14
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文章目錄 1. 數據預覽 2. 數據集拆分 3. 二分類 4. 性能評估 4.1 交叉驗證 4.2 準確率、召回率 4.3 受試者工做特徵(ROC)曲線 5. 多分類 6. 偏差分析 6.1 檢查混淆矩陣 本文爲《機器學習實戰:基於Scikit-Learn和TensorFlow》的讀書筆記。 中文翻譯參考html 數據集爲70000張手寫數字圖片,MNIST 數據集下載python 1. 數據預覽
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