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第 11 屆 iThome 鐵人賽
DAY 26
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Google Developers Machine Learning

ML Study Jam Journey系列 第 26 篇

Day 26　Art and Science of Machine Learning (cont.)

11th鐵人賽
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Multi-class problems

  • one vs all
  • one vs one

Use one softmax loss for all possible classes

Dense representations - Inefficient in space and compute

Embedding

  • Feature columns (like layers)
  • latent features
  • Custom Estimator

Keras Models

  • High-level deep neural networks library (supports multiple backends)
  • Fast prototyping

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  1. 26
    Day 26　Art and Science of Machine Learning (cont.)
  2. 27
    Day 27　Art and Science of Machine Learning (cont.)
  3. 28
    Day 28　Summary
  4. 29
    Day 29　Summary (cont.)
  5. 30
    Day 30　Summary (cont.)
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