• sklearn ⇒ 机器学习算法和模型;
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    • TensorFlow

1. 理解模型以及函数,参数返回值的实际意义

一定要注意模型的构造函数,接收的参数列表,以及该模型本身所要解决的问题,因为在一些实现较好的框架或者库中,相似功能的类都会共享同一种接口。

  • KMeans(sklearn.cluster.KMeans),其也有成员函数:

    • fit:训练 ⇒ 模型的参数,其实是以及聚类的中心;
    • predict:接收的测试样本,属于哪一个聚类中心;
  • autoencoder,其内部对称地分为两个过程,encoder以及deconder

    • encoder = keras.model.Model()

      • input=Input(shape=(.., ..)),
      • output=Dense(enc_len, activation=’tanh’)
    • 这样当 encoder 训练完毕(fit),encoder 进行 predict 的时候,返回的不是类别,而是与参数中 output 相对的,压缩后的新的向量;

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