介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景
TensorFlow 是一种开源的机器学习框架,由 Google 开发。它是用来构建和训练机器学习模型的强大工具,支持很多种不同类型的机器学习算法,并使用数据流图来表示计算过程。 TensorFlow 的核心是张量 (Tensor) 和计算图 (Graph)。
张量 (Tensor) 是一个多维数组,可以理解为向量或矩阵的拓展。在 TensorFlow 中,所有的数据都被看作是张量。计算图 (Graph) 描述了计算操作间的依赖关系,以及从输入到输出的计算过程。
使用 TensorFlow 可以完成以下任务:
- 回归 (Regression):预测连续值的模型,如预测房价。
- 分类 (Classification):将输入数据分为不同类别的模型,如图像识别。
- 聚类 (Clustering):将数据分为相似群组的模型,如市场细分。
- 强化学习 (Reinforcement Learning):通过
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