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【精品问答】Python面试题汇总50问(机器学习篇)

珍宝珠 2019-12-01 22:05:10 2165 浏览量 回答数 2

回答

TensorFlow 什么是TensorFlow? 该库是由Google与Brain Team合作开发的。TensorFlow几乎在每个Google应用程序中用于机器学习。 TensorFlow的工作方式类似于编写涉及大量张量操作的新算法的计算库。由于神经网络可以很容易地表示为计算图形,因此它们可以使用TensorFlow作为Tensors上的一系列操作来实现。此外,张量是表示数据的N维矩阵。 TensorFlow的特点 TensorFlow针对速度进行了优化,它利用XLA等技术实现快速线性代数运算。 使用TensorFlow,我们可以轻松地可视化图形的每个部分,这在使用Numpy或SciKit时不是一个选项。 其中一个非常重要的Tensorflow功能是它的可操作性非常灵活,这意味着它具有模块化,并且对于您想要独立的部分,它为您提供了这一选择。 它可以在CPU和GPU上轻松训练,用于分布式计算。 TensorFlow提供流水线操作,从某种意义上说,您可以训练多个神经网络和多个GPU,这使得模型在大规模系统上非常高效。已经有一大批软件工程师不断致力于稳定性改进。而且它是开源的,所以只要有互联网连接,任何人都可以使用它。 NumPy 什么是Numpy? Numpy被认为是Python中最受欢迎的机器学习库之一。TensorFlow和其他库在内部使用Numpy在Tensors上执行多个操作。数组接口是Numpy的最佳和最重要的功能。 Numpy的特点 Numpy非常具有交互性且易于使用;使复杂的数学实现变得非常简单;使编码变得简单易懂并且理解概念很容易;广泛使用,因此有很多开源贡献。 Scikit-Learn 什么是Scikit-Learn? 它是一个与NumPy和SciPy相关联的Python库。它被认为是处理复杂数据的最佳库之一。 这个库中有很多变化。一种修改是交叉验证功能,可以使用多个指标。物流回归和最近邻居等许多培训方法都得到了一些改进。 Scikit-Learn的特点 有多种方法可以检查监督模型对看不见的数据的准确性;无监督学习算法:同样,在提供中有大量的算法 - 从聚类,因子分析和主成分分析到无监督神经网络;用于从图像和文本中提取特征。

剑曼红尘 2020-03-26 13:02:32 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】python技术1000问(2)

问问小秘 2019-12-01 22:03:02 3129 浏览量 回答数 1

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