JavaScript для глубокого обучения 2021 TensorFlow js Ббк



Download 30,75 Mb.
Pdf ko'rish
bet229/457
Sana27.03.2022
Hajmi30,75 Mb.
#513488
1   ...   225   226   227   228   229   230   231   232   ...   457
Bog'liq
Цэй Ш., Байлесчи С., и др. - JаvaScript для глубокого обучения (Библиотека программиста) - 2021


Часть III • Продвинутые возможности глубокого обучения с TensorFlow.js
ради скорости доступа к ним и по другим всевозможным причинам. На самом деле 
системы баз данных часто упорядочивают данные незаметно для пользователей. 
В результате при потоковой передаче данных из какого­либо источника необ­
ходимо соблюдать осторожность, чтобы эти данные не оказались упорядочены 
каким­либо образом.
Рассмотрим следующий гипотетический пример. Для работы с недвижимостью 
необходимо оценивать стоимость жилья в Калифорнии. Мы находим набор данных 
в формате CSV с ценами на жилье
1
со всего штата вместе с соответствующими при­
знаками, например количеством комнат, возрастом здания и т. д. Хочется сразу же 
приступить к обучению функции, отображающей признаки в цены, раз уж данные 
у нас есть и мы знаем, как это сделать. Но, как нам хорошо известно, в данных часто 
встречаются изъяны и имеет смысл сначала внимательнее посмотреть на них. В пер­
вую очередь мы построим график зависимости части признаков от их индекса в мас­
сиве с помощью объектов 
Dataset
и библиотеки Plotly.js (рис. 6.3 и листинг 6.20) 
(сокращенная версия из 
https://codepen.io/tfjs-book/pen/MLQOem
).
Рис. 6.3.
Графики четырех признаков из набора данных относительно индекса примера данных. 
В идеале в чистом наборе данных IID индекс примера данных не дает никакой информации 
о значении признака. Здесь же для некоторых признаков распределение значений y явно зависит 
от x. И что совсем уж никуда не годится, признак «долгота», похоже, отсортирован по индексу 
примера данных

Описание используемого здесь набора данных цен на жилье в Калифорнии можно най­
ти на сайте экспресс­курса по машинному обучению компании Google: http://mng.bz/ 
Xpm6.


Глава 6. Работа с данными

Download 30,75 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   225   226   227   228   229   230   231   232   ...   457




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish