tensorflow2.0

czy36mengfei · Mar 24, 2019 · c134498b21fd1bf0bec458fbffbf3317899ba2ff · c134498
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+1 −1 104-example_classify_structured_data.ipynb

+2 −0 105-example_regression.ipynb
diff --git a/104-example_classify_structured_data.ipynb b/104-example_classify_structured_data.ipynb
@@ -6,7 +6,7 @@
   "source": [
    "# TensorFlow2.0教程-结构化数据分类\n",
    "\n",
-  
-    "tensorflow2教程持续更新：https://zhuanlan.zhihu.com/c_1091021863043624960\n",
+  
+    "tensorflow2教程知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/c_1091021863043624960\n",
    "\n",
    "本教程展示了如何对结构化数据进行分类（例如CSV中的表格数据）。我们使用Keras定义模型，并将csv中各列的特征转化为训练的输入。 本教程包含一下功能代码：\n",
    "\n",

diff --git a/105-example_regression.ipynb b/105-example_regression.ipynb
@@ -11,6 +11,8 @@
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
+  
+    "\n",
+  
+    "tensorflow2教程知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/c_1091021863043624960\n",
    "\n",
    "在回归问题中，我们的目标是预测连续值的输出，如价格或概率。 \n",
    "我们采用了经典的Auto MPG数据集，并建立了一个模型来预测20世纪70年代末和80年代初汽车的燃油效率。 为此，我们将为该模型提供该时段内许多汽车的描述。 此描述包括以下属性：气缸，排量，马力和重量。"