练习

本页中列出了机器学习速成课程中的练习。

大部分编程练习使用的都是加利福尼亚州住房数据集

可使用 Colaboratory 平台直接在浏览器中运行编程练习(无需设置!)。Colaboratory 支持大多数主流浏览器,并且在 Chrome 和 Firefox 的各个桌面版本上进行了最全面的测试。如果您想下载并离线运行这些练习,请参阅有关设置本地环境的说明

全部

预热

问题构建

深入了解机器学习

降低损失

使用 TensorFlow 的起始步骤

训练集和测试集

验证

表示法

特征组合

简化正则化

分类

稀疏性正则化

神经网络简介

训练神经网络

多类别神经网络

嵌套

静态训练与动态训练

静态推理与动态推理

数据依赖关系

编程

预热

问题构建

深入了解机器学习

降低损失

使用 TensorFlow 的起始步骤

训练集和测试集

验证

表示法

特征组合

简化正则化

分类

稀疏性正则化

神经网络简介

训练神经网络

多类别神经网络

嵌套

静态训练与动态训练

静态推理与动态推理

数据依赖关系

检查您的理解情况

预热

问题构建

深入了解机器学习

降低损失

使用 TensorFlow 的起始步骤

训练集和测试集

验证

表示法

特征组合

简化正则化

分类

稀疏性正则化

神经网络简介

训练神经网络

多类别神经网络

嵌套

静态训练与动态训练

静态推理与动态推理

数据依赖关系

Playground

预热

问题构建

深入了解机器学习

降低损失

使用 TensorFlow 的起始步骤

训练集和测试集

验证

表示法

特征组合

简化正则化

分类

稀疏性正则化

神经网络简介

训练神经网络

多类别神经网络

嵌套

静态训练与动态训练

静态推理与动态推理

数据依赖关系