使用神经网络框架tensorflow实现的线性回归demo，里面附有完整的代码，可直接运行，有详细注释

基于Tensorflow的英文评论二分类CNN模型-附件资源

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本文实例为大家分享了TensorFlow实现创建分类器的具体代码，供大家参考，具体内容如下 创建一个iris数据集的分类器。 加载样本数据集，实现一个简单的二值分类器来预测一朵花是否为山鸢尾。iris数据集有三类花，但这里仅预测是否是山鸢尾。导入iris数据集和工具库，相应地对原数据集进行转换。 # Combining Everything Together #---------------------------------- # This file will perform binary classification on the # iris dataset. We will on

深度学习+tensorflow+手写体数字识别-mnist：这里使用的是基于全连接层网络结构的神经网络，对数字识别已经有了不错的效果，但使用卷积神经网络还可以提高正确率（约为99.2%），比如LeNet-5模型。环境：python3.7 、tensorflow 1.13.1 。

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OSIC肺纤维化竞赛（贝叶斯模型） 介绍 OSIC肺纤维化进展竞赛是一项Kaggle竞赛，您需要完成预测FVC（强制肺活量）的任务，FVC与下一个146周的强制呼气量（FEV）测试中呼出的空气总量有关。 您将获得CT扫描图像，以了解过去几周的第一次相遇，元数据和信息。 方法 CT扫描处理 我们确定一个遮罩，以区分图像中的其他实体和肺部。 我用两种方法做到这一点：1）简单的像素阈值区分和2）KMeans聚类。 应用了进一步的图像处理（例如腐蚀和膨胀）以进一步区分这两个区域。 然后将识别出的蒙版应用于原始图像，以获得孤立的肺部图像。 这些操作的结果如下所示： 隔离肺部后，从生成的图像中确定像素统计信息，以用作后续模型中的特征。 确定了诸如均值，方差，偏斜和峰度之类的统计信息。 贝叶斯建模 使用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样方法和变分推断来估计模型的参数。 生成模型是分层的，这意味着信息

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