探索适用于机器学习和深度学习的Python-Keras 变形金刚架构-注意就是您所需要的 高度不平衡的数据的分类 使用Tensorflow Keras执行和研究基本的回归原理 用于文本分类的微调Bert变压器 使用Tensorflow进行高级时间序列预测

神经网络和深度学习模型 项目概况 该项目的目的是使用Python中的TensorFlow平台探索和实现神经网络。 完成任务的步骤： 预处理神经网络模型的数据 编译，训练和评估模型 优化模型 资源： 数据源：charity_data.csv 工具 Python scikit-learn，TensorFlow，Keras Jupyter笔记本 结果 数据预处理 该模型考虑的目标变量：IS_SUCCESSFUL列。 变量被认为是该模型的特征：除IS_SUCCESSFUL列外的所有列均已删除