深度學(xué)習(xí)常識(shí)1
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深度學(xué)習(xí)
现实世界中的数据张量
你需要处理的数据几乎总是以下类 别之一。
- 向量数据：2D 张量，形状为
(samples, features) - 时间序列数据或序列数据：3D 张量，形状为
(samples, timesteps, features) - 图像：4D 张量，形状为
(samples, height, width, channels)或(samples, channels, height, width) - 视频：5D 张量，形状为
(samples, frames, height, width, channels)或(samples, frames, channels, height, width)
Kaggle 常用的技术
- 梯度提升机（用于浅层学习问题），需要利用的库：XGBoost
- 深度学习（用于感知问题）：需要利用的库：Keras、Pytorch、MXNet 以及 TensorFlow
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