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第 11 屆 iThome 鐵人賽
DAY
29
0
Google Developers Machine Learning
ML Study Jam Journey
系列 第
29
篇
Day 29 Summary (cont.)
11th鐵人賽
kehsyu
2019-10-13 23:42:55
1174 瀏覽
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Intro to TensorFlow
Cloud Machine Learning Engine
Train, deploy, and productionalize ML models at scale
Estimators
Interchangeable
Test many standard pre-made estimator models in quick succession
Checkpoints
Feature Engineering
Scale to large datasets
Find good features
Preprocessing
Art and Science of Machine Learning
Parameter Norm Penalties
L1 / L2 regularization
Max-norm regularization
Hyperparameter Tuning
ML models - Functions with parameters and hyper-parameters
Sensitive to batch size and learning rate (dataset-dependent)
Logistic Regression
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