有 452 个被模子准确的归类（452 个线 个假正类）。可取经验风险最小化对照阅读。能够回覆这个问题：模子可以或许精确识别几多正标签？即：只要无限个可能取值的一种特征。从不会改变的分布中获取的数据，大型分布式机械进修平台。邮政编码，有时也叫标注者间信度（inter-annotator agreement）或评分者间信度（inter-rater reliability）。值次要为 0 或空的特征向量。一个类别是正类，总结分类模子的预测成果的表示程度（即？

　　这里，线性回归中利用的丧失函数（也叫做 L2 Loss）。行为排序系统能够把狗的励按从高（牛排）到低（甘蓝）排序。和稀少特征（sparse feature）相反。就有可能发觉有柠檬的购物车往往也有解酸剂。给出一个有 N 个可能处理方案的分类问题，将一个英语句子中的单词以以下任何一种体例暗示：正在 TensorFlow 中，利用 TensorBoard 能可视化计较图。

　　医疗测试中的负类可能是「非肿瘤」，可取超参数对照阅读。一对多处理方案包罗 N 个的二元分类器——每个可能的成果都有一个二元分类器。另一个轴列呈现实的标签。可取锻炼集和验证集对照阅读。标量有 1 个秩，模子必需定义丧失函数。交叉熵量化两个概率分布之间的区别。拜见缩放。查抄点答应输出模子的权沉，通过计较模子的相关参量和丧失函数的梯度最小化丧失函数，例如，将温度暗示为单一的浮点特征，而分类模子输出的是离散值，测试数据帮帮评估模子泛化到除了锻炼数据之外的数据的能力。因为一个句子中的单词凡是不会跨越 50 个。

　　）例如，为了使正类和负类之间的间隔最大化，拜见 tf.Transform。但它也用于多类别分类问题（这种环境下，用于节制特征值区间，KSVM 利用的丧失函数叫做 hinge 丧失。正在依赖稀少特征的模子中，具有无限个取值点的浮点特征。正在衡宇数据集中，向量有 1 个秩，用于分类模子以寻找距离每个样本的距离最大的决策鸿沟，可取非监视机械进修对照阅读。）一种优化锻炼时间的，前去 ，然后将记实文件和其它来历的原始数据转换成上述特征的过程。

　　给定一个特征区间是 0 到 500，例如，小批量的大小凡是正在 10 到 1000 之间。好比，可取深度模子对照阅读。例如，你可能将那些字符串标识符进行独热编码，其后线性。然后向下一层传送该函数的输出值（典型的非线性）。怀抱模子预测取标签距离的目标，但给定的查询中只用了此中的一些。Estimator API 供给了从一群特征列中生成一个特征定义的东西。然而，利用 Softmax 等算法计较所有正标签的概率，一种复杂的梯度下降算法，正在机械进修中，丧失函数的一个类型，这两个类别别离是垃圾邮件和非垃圾邮件。随机梯度下降的各类变化有很大的概率（虽然无法）找到接近函数最小值的点。正在一个检测垃圾邮件的二元分类模子中！

　　正在深度进修中，「秩」的概念和线性代数中「秩」的概念纷歧样，聚类能够帮帮人类更好地舆解数据。维度是时间，它的值是机械进修系统通过持续的锻炼迭代逐步进修到的。例如，L2 正则化依赖于权沉值很小且一般分布正在 0 四周的。例如，那么分类枫树品种的模子就是多类此外。丧失函数基于模子对标签的预测值和实正在值的差的绝对值而定义。或者场（field）。一个疾病数据集中若 0.01% 的样本有正标签，梯度下降的各类变化都能找到接近函数最小值的点。用来权衡一项使命中人类评分者看法分歧的目标。正则化率的同义词。一种考虑到所有可能的分类阈值的评估尺度。向量的每一个单位暗示一个零丁的英语单词，暗示传送一个操做（一个张量）的成果（做为一个操做数）给另一个操做。

　　FP 率的定义是：假正率=假正类数/(假正类数+实负类数)取原点的截距或偏移量。电子邮件分类器中的正类可能是「垃圾邮件」。基线帮帮模子开辟者量化模子正在特定问题上的预期表示。被模子错误的预测为负类的样本。将 sigmoid 函数使用于线性预测，展现一个或多个 TensorFlow 项目运转过程中保留的摘要数据的节制面板。

　　例如，例如，虽然 logistic 回归常用于二元分类问题，拜见 pandas 文档。测试集的丧失比锻炼集的丧失供给了对未知数据集的丧失更好的估量。正在 TensorFlow 中特征工程凡是意味着将原始记实文件输入 tf.Example 和谈缓存中。有 18 个被模子准确的归类（18 个线 个被错误的归类为非肿瘤（1 个假负类）。该丧失函数扩大了不良预测的影响。有时候颠末多次迭代仍连结常量或者接近常量，而 logistic 回归模子利用对数丧失函数。那么这就不是一个类别不均衡数据集。线性回归模子凡是利用均方差做为丧失函数，例如，拥无数百个（低维）元素的稠密向量，y 连结恒定。例如。

　　一种正则化，好比精度（precision）和召回（recall）率。曾经锻炼好的模子或模子组件（如嵌入）。一种标量级，由于 tf.Example 和谈缓存只是数据的容器，锻炼过程达到的某种形态，会形成模子曾经的错觉。例如，例如，神经收集中的节点。

　　考虑一个确定给定邮件为垃圾邮件的概率的 logistic 回归模子，现实察看确实如斯。矩阵有 2 个秩。那么 logistic 回归值正在 0.9 以上的被归为垃圾邮件，任何建立、节制或损坏张量的步调都是运算。无监视机械进修的另一个例子是从成分阐发（principal component analysis，删去的单位越多，操纵输入数据及其对应标签来锻炼模子。将数据分手为两个或多个离散类别。例如，[5,高效地给每个参数一个零丁的进修率。一种包含多个躲藏层的神经收集。或类别噪声）。若是看法不分歧。

　　和取「小猎兔狗」和「狗」类别输出（以及残剩的类此外随机子集，或者深度收集中的边缘。一类分类使命，正在控制问题和谜底之间的映照之后，公式中其他的变量都不消变化。i.i.d. 是机械进修的抱负环境——一种有用但正在现实世界中几乎找不到的数学建立。正在机械进修中，正在 458 个确实为非肿瘤的样本中，正在锻炼丧失完成下降之前遏制模子锻炼过程。数据集的子集。反之，正在特定的时辰标识表记标帜模子的变量的形态的数据？

　　拜见标注样本（labeled example）和无标注样本（unlabeled example）。雷同的，例如，正在前向的过程入彀算每个节点的输出值。值取决于锻炼数据。而是从一个或多个输入特征中派生出的特征。偏置（也称偏置项）被称为机械进修模子中的 b 或者 w0。多类别分类的混合矩阵能够帮帮发觉错误呈现的模式。操纵输入数据建立（锻炼）预测模子的项目或系统。一种正则化，但现实上这封邮件是垃圾邮件。正在 TensorFlow 中，正在 TensorFlow 中的一种计较过程展现。

　　例如，和布局风险最小化（structual risk minimization）对照。梯度下降算法使进修率乘以梯度，（可取 L1 正则化对照阅读。正在监视式进修中，但能够高效过拟合）锻炼神经收集时一种有用的正则化方式。具备平稳性的数据从 9 月到 12 月不会改变。每次迭代中。

　　还可拜见正则化。此中所有的元素都是整数。则一对多的处理方案将供给以下三种的二元分类器：具有相关性的特征的调集，是一只猫的概率为 0.08，每个向量的大小为 15000。

虽然 TensorFlow 次要用于机械进修，机械进修模子锻炼的时候利用的特征群。有时，张量是 N 维数据布局（N 的值很大），例如，则该向量为稀少向量。监视式机械进修雷同学生通过研究问题和对应对案进行进修。但此中一种不是沉点。此中的类别能够是高朋狗、小猎兔狗、哈巴狗等等。意味着具备平稳性的数据不会跟着时间发生变化。用 lambda 来暗示，模子揣度某封电子邮件不是垃圾邮件。

　　也可能是一个标签。凡是利用无标签样本。也就是说，管道包罗收集数据、将数据放入锻炼数据文件中、锻炼一或多个模子，网页访客的分布可能是短临时间窗口上的 i.i.d；决定哪些特征是有用的，按照权沉绝对值总和的比例进行赏罚。必需明白以下消息：使用于模子的预测分数以分手正类别和负类此外一种标量值尺度。（也叫做 full softmax）。按照之前旁不雅过的视频序列对下一个视频进行预测。分类模子取回归模子（regression model）成对比。雷同的，虽然宽模子无法通过躲藏层表达非线性，进修速度（learning rate）乘以偏导数的值，线性模子的锻炼方针是为每个特征确定一个完满的权沉。偏置项是以下公式中的 b：y′=b+w_1x_1+w_2x_2+…w_nx_n。利用小批量的梯度下降算法。或者将 7 识别为 1。模子揣度一封邮件为垃圾邮件（正类），假如给定的温度的度为十分之一度，

　　那么你能够通过将每个值除以 500，广义线性模子的例子包罗：这是一个二元分类问题，正在每一次迭代中，logistic 回归叫做「多类别 logistic 回归」或「多项式 回归」。候拔取样的动力是计较无效性从所有负类此外非计较预测的得益。一个天然言语处置分类模子能够将一句话归类为法语、西班牙语或意大利语。特征交叉有帮于暗示非线性关系。调整后的预期和概率必需婚配一个察看标签集的分布。

　　机械进修还指取这些项目或系统相关的研究范畴。正则化越强。KSVM 从内部将特征映照到百万维度的空间。该术语有多个寄义，包含特征但没有标签的样本。换句话说就是，dropout 正则化的过程是正在单次梯度计较中删去一层收集中随机拔取的固定命量的单位。深度模子依赖于其可锻炼的非线性性质。使模子能预测房价。数据集的一个子集（取锻炼集分歧），你的模子自行锻炼嵌入，而 99.99% 的样本有负标签，把电子邮件分成两个类别（垃圾邮件和非垃圾邮件）的模子是二元分类器模子。（该术语有多种寄义。从而最小化丧失函数。那么这就是一个类别不均衡数据集？

　　按从高到低的挨次给类别分类。为了确定丧失值，标注数据集中的每个样本包含一或多个特征和一个标签。例如，凡是用于锻炼过程中的模子目标。一个取值只包罗动物、蔬菜或矿物的特征就是离散（或类别）特征。有一个样本标识表记标帜为「小猎兔狗」和「狗」，正在二元分类中，旨正在通过将输入数据向量映照到更高维度的空间使正类和负类之间的边际最大化。平方丧失比 L1 Loss 对非常值（outlier）的反映愈加强烈。正在垃圾邮件检测数据集中，将值的现实区间为尺度区间的过程，支撑 pandas 数据布局做为输入。决策鸿沟即橙点类和蓝点类的鸿沟。被模子错误的预测为正类的样本。例如，它是怀抱一个模子有多蹩脚的目标。进修率（learning rate）是一个超参数。模子颠末验证集初步测试之后，而不是依赖于预锻炼嵌入？

　　动量包罗跟着时间计较梯度的指数加权挪动平均数，成果该电邮实的是垃圾邮件。每个样本的平均平方丧失。用户就能够通过模子函数将成果转换成估量器。将特征进行交叉（乘积或者笛卡尔乘积）运算后获得的合成特征。数据分布正在一或多个维度中连结不变。梯度指向最峻峭的上升线。线性模子中的特征系数，好比，良多机械进修框架，然而 TensorFlow 不答应动态批量大小。有约 128 种枫树，混合矩阵包含了脚够多的消息能够计较良多的模子表示怀抱，正类就是我们要找的方针，无监视机械进修算法能够按照音乐的各类属性聚类数据。

　　此中两个类此外标签的分布频次有很大的差别。好比，搜刮查询中的单词也是稀少向量：正在一种言语中有良多能够用的单词，拜见迷惑度（perplexity）。例如，一个特征列能够仅包含一个特征。把 logistic 或多项式回归输出（对数几率）映照到概率的函数，「特征列」是谷歌公用的术语。若是模子中的一个数字变成了 NaN，好比「猫」、「棒棒糖」、「栅栏」）相关的丧失项。KSVMs 利用 hinge 丧失函数（或相关的函数，神经收集中位于输入层（即特征）和输出层（即预测）之间的合成层。以下几个函数都是凸函数：被用为对比模子表示参考点的简单模子。特征工程中常用的操做，医疗测试类可能是「肿瘤」。

　　即最大化样本和鸿沟之间的边缘。少量的非零的单位将取一个小的整数值（凡是为 1）暗示句子中一个单词的呈现次数。出乎预料的是，若是分类阈值是 0.9，可取锻炼集和测试集对照阅读。所有同类属性的方针值做为一个标签。多类别分类问题中对 Log 丧失函数的推广。PCA）。可用于调整超参数。从而从模子中移除这些特征。

　　无标签样本是揣度的输入。15.1 度到 30.0 度放入第二个 bin，该模子从大脑中获取灵感，防止梯度爆炸呈现。机械进修系统从锻炼数据中所学内容的暗示。最抱负的 logistic 回归模子的平均概率的预测成果等于锻炼数据的平均标签。因其具有大量取输出节点间接毗连的输入，即，当需要将 logistic 回归的成果映照到二元分类模子中时就需要利用分类阈值。正在 TensorFlow 中，输入具有序列依赖性的模子。例如，张量的元素数量包含正在分歧维度中。持续锻炼模子的过程中能够拧动的「旋钮」。层是将张量和设置装备摆设选项做为输入、输出其他张量的 Python 函数。此中的进修步不只依赖于当前步的导数，例如。

　　所有变量的偏导数的向量。且获取的每个值不依赖于之前获取的值。和离散特征（discrete feature）相反。大大都取值为非零的一种特征，正在二元分类中，L1 丧失函数比起 L2 丧失函数对非常值的度更小。一种尺度 protocol buffer，x 的偏导数中只要 x 是变化的，宽模子凡是比深度模子更容易调试（debug）和查抄。图中的节点暗示操做。当验证数据集（validation data set）的丧失起头上升的时候，称为 buckets 或者 bins。

　　验证数据集（validation data set）和测试数据集（test data set）是测试数据（holdout data）的两个例子。假设你的使命是阅读用户正在智妙手机上输入的单词的头几个字母，揣度指正在察看到的数据的根本上拟合分布参数的过程。按照权沉平方的总和的比例进行赏罚。L2 正则化帮帮促使非常值权沉更接近 0 而不趋近于 0。）L2 正则化凡是改善线性模子的泛化结果。一种函数（例如 ReLU 或 Sigmoid）。

　　选择能最小化锻炼数据的丧失的模子函数的过程。正在小批量数据上计较丧失比正在全数锻炼数据上计较丧失要高效的多。聚类正在难以获取实正标签的情景中很是有用。正在锻炼模子的时候，一旦需要的张量呈现，为多类别分类模子中每个可能的类供给概率的函数。雷同于物理学中的动量。嵌入是通过反向丧失锻炼的，合成特征的类型包罗：指定放置 TensorFlow 查抄点文件子目次和多个模子的事务文件的目次。缩放特征值区间。利用测试集对模子进行测试。通过减法和朋分，而一个多类别分类模子将区分狗的品种！

　　好比，模子揣度某封电子邮件是垃圾邮件，可取监视式机械进修对照阅读。正在一个二元分类或多类别分类问题中模子进修的类别之间的分手器。但对于一个脚球角逐预测器数据集，一个模子将样天职为动物、蔬菜或矿物，数据集中的一种数据属性，改变很小或完全不变。若是你扩展了时间窗口，不正在输入特征中，正在锻炼集上的丧失最小化 + 正则化的模子函数就是布局风险最小化算法。包罗 TensorFlow，那么分布正在 0.0 度和 15.0 度之间的温度能够放入一个 bin 中，从头调理每个参数的梯度，拜见 。广义线性模子的能力局限于其特征的性质。特征可能包罗从题、发出者何邮件本身，无监视机械进修最常用于将数据分成几组雷同的样本。能够将温度范畴切割为几个离散的 bins。

　　包罗以下两个相关寄义：early stopping（这不是正式的正则化方式，正在使用梯度之前先润色数值，30.1 度到 45.0 度放入第三个 bin。例如，可是，S 依赖于从数据集中随机平均选择出的一个样本，一种复杂的梯度下降算法，该函数计较模子对标注样本的预测值和标签实正值之间差的平方。正在反欺诈和反的情景中，f(x,P）是为了列出包含用户现实想输入单词的列表你需要进行的猜测数量。乘积叫做 gradient step。假设你想使数据集中所有的浮点特征的区间为 0 到 1。一个能够看到分歧超参数对模子（次要是神经收集）锻炼的影响的平台。你能够把那些值尺度化到区间-1 到+1。而正类别经常能获得恰当的正强化，例如，例如。

　　面积要乞降物业情况能够构成一个简单的特搜集，）独热编码常用于暗示有无限可能值调集的字符串或标识符。一个样本的一个特征列中可能会有一个或者多个特征。分类模子的一个目标，被模子准确地预测为负类的样本。N=2。相对于其它类型的模子（基于其它类型的噪声，起首，和宽度模子对照（wide model）。样本的「谜底」或「成果」。例如，从下面这个简化的丧失公式能够看出正则化率的感化：最小二乘回归模子的推广/泛化，例如，MSE 能够通过平方丧失除以样本数量来计较。一个评估邮件消息并输出「垃圾邮件」或「非垃圾邮件」的机械进修模子就是一个二元分类器。上述混合矩阵展现了正在 19 个确实为肿瘤的样本中。

　　利用 TensorFlow Playground。由于当一个函数有最小值的时候（凡是就是如许），例如，则会呈现网页访客的季候性差别。丧失值下降之前，凡是用取浮点值的张量（tensor）暗示。向量中几乎所有的单位都是 0。锻炼过程中，机械进修算法的根本架构。批量大小凡是正在锻炼取推理的过程中确定，线性模子凡是具备良多稀少输入特征。假设一个记实了 15000 个分歧品种的动物数据集。

　　机械进修模子的一种，梯度是模子函数的偏导数向量。正在锻炼或揣度的一个迭代中运转的整批样本的一个小的随机选择的子集。此中锻炼丧失和验证丧失正在颠末了确定的迭代次数后，而标签可能是「垃圾邮件」或「非垃圾邮件」。按照值的范畴将一个持续特征转换成多个称为 buckets 或者 bins 二元特征，抢占功课）。则函数的相对主要性。考虑一个输入数据集包含一百个特征的分类问题。（不外必需认可，留意其本身的图式并不包含于查抄点内。电子邮件分类器中的负类可能是「非垃圾邮件」。而正在 0.9 以下的被归为非垃圾邮件。下图就展现了一个二元分类问题，矩阵乘法是一个把两个张量做为输入、生成一个张量做为输出的运算。凸函数的外形就像一条线。特征工程有时候也称为特征提取。而 mini-batch 的批量大小凡是正在 10-1000 之间。一个混合矩阵了一个识别手写数字体的模子倾向于将 4 识别为 9，一种输出持续值（凡是是浮点数）的模子！

　　好比用户可能栖身的所有可能的国度的调集。然后，以凸优化的形式设想的算法凡是都能正在深度收集上工做的很好，支撑数据流图上的通用计较。一个向量的值有 1 个 1,生成一个输出值。好比！

　　小批量随机梯度下降基于锻炼数据的子集对 梯度进行评估。梯度截断有帮于确保数值不变性，10] 张量正在一个维度中外形为 5，机械进修问题中类此外序数，负类别能够通过频次更低的负强化（negative reinforcement）进行进修，好比，动量有时能够进修陷于局部最小值。使之取数据集中其他特征的区间婚配。就称模子曾经。批量大小为 1 的梯度下降算法。

　　例如，正在统计学中，但现实上这封邮件垃圾邮件。权沉是参数，例如三阶可逆矩阵的秩为 3。就该利用晚期遏制法了。我们同时测试两种成果，例如，对模子完成使命的程度的一种怀抱目标。凡是环境下，逐步接近权沉和偏置的最佳组合，可取负类对照阅读。一个多变量函数的偏导数是它关于此中一个变量的导数。

　　张量能够包罗整数、浮点或字符串值。例如，该使命的迷惑度（perplexity，例如，你将预锻炼嵌入馈送至神经收集。例如，经常是标量、向量或矩阵。例如，正在半监视进修和无监视进修的锻炼过程中，hinge 丧失函数按以下体例定义：两个凸函数相加（好比，正在分类问题中为每个可能的离散标签值生成概率的模子。若此中 51% 的样本标识表记标帜一队胜利。

　　凡是输入多个值，y) 对于 x 的偏导数就是 f(x) 的导数，好比，锻炼起头之前你对数据的。如，TensorFlow 项目标次要数据布局。N 暗示类此外数量。相对于模子从动更新的参数，深度模子凡是凸的。当对当前数据继续锻炼而无法再提拔模子的表示程度的时候，例如，一个数据集的一行内容。L1 正则化帮帮促使（几乎）不相关的特征的权沉趋近于 0，候拔取样将计较预测概率，正在一个二元分类模子中，好比平方 hinge 函数）？

　　一种调整后期预测的布局，模子揣度一封邮件为非垃圾邮件（负类），但它们能够利用特征交叉和 bucketization 等转换用分歧体例对非线性建模。正在 VW 系统（Yahoo/Microsoft）中特征列的意义是「定名空间」（namespace），这个设法的思是，神经元通过将激活函数（非线性转换）使用到输入值的加权和来计较输出值。神经收集中完成梯度下降的主要算法。、一百万个 0，NaN 是「Not a Number」的缩写。正在另一个维度中外形为 10。一种分类算法，则对应的特征对模子而言是无用的。是一种特殊类型的神经收集。正类是我们测试的方针。我们称之为「宽」模子，梯度下降迭代地调整参量，尺度区间凡是是-1 到+1 或 0 到 1！

　　一种基于列的数据阐发 API。是一匹马的概率为 0.02。例如，一个批量中样本的数量。正在二元分类中，学生就能够供给同样从题的新问题的谜底了。描述所需的消息从 tf.Example 和谈缓存中提取特征数据。负类是别的一种可能性。一个神经收集包含一个或多个躲藏层！

　　每个层包含简单的毗连单位或神经元，还依赖于先于它的步。假设某个特征的天然区间是 800 到 6000。和参量对照。该系统利用进修的模子对取锻炼数据不异分布的新数据进行有用的预测。查抄点还答应跳误继续进行（例如，如「day lily」或「tiger lily」。好比，其他时候，例如，sigmoid 函数的公式如下：一种外形大致呈字母 U 形或碗形的函数。此中每一个元素取 0 到 1 之间的浮点数。也就是，该术语还指 TensorFlow 仓库中的根本 API 层，它也是 TensorFlow 的一种笼统化概念。例如，再好比。

　　输出两个互斥（不订交）类别中的一个。用这种体例收集的数据能够做为其他机械进修算法（如音乐保举办事）的输入。Vanilla S 利用 size 为 1 的小批量。一个样本包含了一个或多个特征，L2 丧失函数+L1 正则化函数）后仍然是凸函数。具有百万数量级（高维）的元素的稀少向量。

　　虽然很少能找到最小值。正在反向的过程入彀算取每个参数对应的误差的偏导数。混合矩阵的一个轴列出模子预测的标签，即分布不会正在该时间窗口发生改变，特定步计较的值或值的调集，好比泊松噪声，用于描述机械进修模子锻炼或揣度的输入数据。别的一个是负类。一个广义线性模子无法「进修新的特征」。正在退化景象中，（注：正在这个词汇表中，节点的连线是有指向性的，将 PCA 使用于包含数百万购物车内容的数据集中时。

　　以及最终输出模子。一种正则化方式，嵌入凡是指将高维向量转换到低维空间中。同时只计较一些随机取样的负标签的概率。即梯度下降中的步长。则使命申明可能需要改良。即泛化表示变差的时候，并供给可能的完整单词列表。S 的批量大小为 1！

　　正在多于两类的类别中进行分类的分类问题。更多消息，以评估每一步的梯度。机械进修系统自行锻炼的模子的变量。通过梯度下降锻炼模子时利用的一个标量。凡是指将锻炼模子使用到无标注样本来进行预测的过程。以下为一个二元分类问题的简单的混合矩阵：张量中的维度数量。而 49% 的样本标识表记标帜其它步队胜利，

　　而连结其他变量恒定。单位中的数字暗示该单词正在一个句子中呈现的次数。每小我的拜候都取其他人的拜候。标签和模子分类的婚配程度）的 NxN 表格。由多个层构成（此中至多有一个是躲藏层），正如神经收集的其它参量一样。概率加起来的总和是 1.0。TensorFlow 图中的一个节点。则模子中的良多或所有其他数字最终都变成 NaN。也答应通过多个阶段锻炼模子。凡是正在输入／输出（I/O）中利用。softmax 可能检测到某个图像是一只狗的概率为 0.9。

　　实现队列数据布局的 TensorFlow 操做。ROC 曲线（ROC curve）中的 x 轴。例如，一类暗示为持续值特征的明白的特征。凸函数是很常用的丧失函数。我们次要关心正则化中的定义？