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什么是线性模型？ 线性模型使用的特征的单加权和以进行预测。举例来说，如果你有数据上的年龄，受教育年限，和每周工作小时数人口，可以让他们的加权和估计一个人的薪水学习为每个数字的权重。
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现在是引入动态内容并开始使用数据库的时候了。 设置你的模型 与其在控制器中直接写入数据库操作，不如将查询放在模型中，以便以后可以轻松地重用它们。
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将单词表示为独特的离散ID还会导致数据稀疏，并且通常意味着我们可能需要更多数据才能成功训向练统计模型。使用向量表示可以克服这些障碍中的一些。
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为此，我们将使用PennTreeBank（PTB）数据集，该数据集是衡量这些模型质量的流行基准，同时规模较小，操练速度相对较快。 语言建模是许多有趣问题的关键，如语音识别，机器翻译或图像字幕。
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TensorFlow模型文件的工具开发人员指南 大多数用户不需要关心TensorFlow如何将数据存储在磁盘上的内部细节，但如果您是工具开发人员，则可能会这样做。
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创建新闻项目 现在您已经知道如何使用CodeIgniter从数据库读取数据，但是还没有将任何信息写入数据库。在本节中，您将展开先前创建的新闻控制器和模型，以包含此功能。
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模型输入 模型的输入部分由函数构建，inputs()并distorted_inputs()从CIFAR-10二进制数据文件读取图像。
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TensorFlow广泛和深度学习教程 在之前的TensorFlow线性模型教程中，我们使用人口普查收入数据集训练了一个逻辑回归模型来预测个人年收入超过5万美元的概率。
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您将了解如何构建一个input_fn预处理模型并将数据输入到模型中。然后，您将实施一项input_fn将训练，评估和预测数据输入到神经网络回归器以预测房屋中值的中值。
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