使用azure machine learning studio+多元神经网络学习完成血型预测
2017-01-16 10:49
411 查看
1. 添加血型数据
2. 从机器学习中选择‘多元神经网络’
3. 数据拆分。
4. 设置学习参数(学习率,迭代次数)。
5. 训练模型。选择要预测的列。
6. ScoreModel,EvaluateModel。查看结果。
2. 从机器学习中选择‘多元神经网络’
3. 数据拆分。
4. 设置学习参数(学习率,迭代次数)。
5. 训练模型。选择要预测的列。
6. ScoreModel,EvaluateModel。查看结果。
相关文章推荐
- 使用azure machine learning studio+神经网络回归完成晚点航班预测
- 【神经网络与深度学习】Caffe使用step by step:caffe框架下的基本操作和分析
- 【神经网络与深度学习】Caffe使用step by step:使用自己数据对已经训练好的模型进行finetuning
- 【神经网络与深度学习】【Qt开发】【VS开发】从caffe-windows-visual studio2013到Qt5.7使用caffemodel进行分类的移植过程
- 【神经网络与深度学习】【Qt开发】【VS开发】从caffe-windows-visual studio2013到Qt5.7使用caffemodel进行分类的移植过程<二>
- 【神经网络与深度学习】Caffe源码中各种依赖库的作用及简单使用
- 【神经网络与深度学习】【python开发】caffe-windows使能python接口使用draw_net.py绘制网络结构图过程
- 【神经网络与深度学习】GLog使用笔记
- 【神经网络与深度学习】【C/C++】使用blas做矩阵乘法
- Deep Q-Network 学习笔记(二)—— Q-Learning与神经网络结合使用(有代码实现)
- Deep Q-Network 学习笔记(二)—— Q-Learning与神经网络结合使用(有代码实现)
- 神经网络与深度学习笔记——第1章 使用神经网络识别手写数字
- 神经网络与深度学习 1.5 使用梯度下降算法进行学习
- 神经网络与深度学习 1.6 使用Python实现基于梯度下降算法的神经网络和MNIST数据集的手写数字分类程序
- 神经网络与深度学习 使用Python实现基于梯度下降算法的神经网络和自制仿MNIST数据集的手写数字分类可视化程序 web版本
- 使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之三:搭建深度神经网络
- 使用tensorflow:LSTM神经网络预测股票(一)
- 神经网络之预测共享单车使用情况
- 【神经网络与深度学习】neural-style、chainer-fast-neuralstyle图像风格转换使用
- 深度学习源码剖析:使用双线性插值方式初始化神经网络的可训练参数