TensorFlow 2建立神经网络分类模型——以iris数据为例
隐藏层和神经元的理想数量取决于问题和数据集。与机器学习的多个方面一样,选择最佳的神经网络形状需要一定的知识水平和实验基础。一般来说,增加隐藏层和神经元的数量通常会产生更强大的模型,而这需要更多数据才能有效地进行训练。
隐藏层和神经元的理想数量取决于问题和数据集。与机器学习的多个方面一样,选择最佳的神经网络形状需要一定的知识水平和实验基础。一般来说,增加隐藏层和神经元的数量通常会产生更强大的模型,而这需要更多数据才能有效地进行训练。
python中使用scikit-learn和pandas决策树进行鸢尾花数据分类建模和交叉验证
Iris鸢尾花数据集,内容摘自百度百科:Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。