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KyrieHe kyriehe
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做机器学习模型时，只是融合各种算法，就已经用光了脑细胞？一位毕业于哥廷根大学、做机器学习的小哥也发现了这个问题：原本只是想设计个模型，结果“实现比设计还麻烦”。也就是说，用户只需要知道各种机器学习模型的原理，但不需要再自己动手写代码。相比于Keras，这个
随机森林是集成学习中的一种方法。
代码位于keras的官方样例，并做了微量修改和大量学习?。from keras.layers import Input, Flatten, Dense, Dropout, Lambda. '''Compute classification accuracy
输入和输出均为张量，它们都可以用来定义一个模型，这样的模型同 Keras 的Sequential模型一样，都可以被训练。from keras.layers import Input,Dense，TimeDistributed,Embedding,LSTM,
创建keras 模型有三种方法：Sequential model、Functional API、Model subclassing . The Sequential model, which is very straightforward , but is
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