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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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此规则会在表达式中连续使用不含运算符的不同运算符时发出警告。 varfoo=a&&b||c||d;/*BAD:Unexpectedmixof'&&'and'||'.
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StagingArea是一个类似队列的运算符tf.FIFOQueue。不同之处在于StagingArea不能保证FIFO排序，但提供更简单的功能，并且可以在CPU和GPU上与其他阶段并行执行。
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STD：：逻辑[医]不 [表格] 函数对象，用于执行逻辑而不是%28逻辑否定%29。有效呼叫operator!类型T...
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可以通过使用逻辑运算符以各种方式组合多个查询，而且不区分大小写。 只有当媒体查询计算为true时，即当指定的媒体类型与显示在其上的设备类型匹配时，才会应用相应的样式。
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例如，逻辑回归将加权和插入逻辑函数中，将输出转换为介于0和1之间的值。但对于每个输入要素，您仍然只有一个权重。 你为什么要使用线性模型？
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SIMD.shiftRightByScalar
取决于类型，使用这些操作： 对于有符号整数，值由给定的位数算术a>>bits移位（有符号右移运算符）。 对于无符号整数，值按给定的位数逻辑a>>>bits移位（无符号右移运算符）。
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我们将训练逻辑回归模型，并给出个人信息，我们的模型将输出0到1之间的数字，这可以解释为个人年收入超过5万美元的概率。 设置 尝试本教程的代码： 如果您尚未安装TensorFlow，请安装。
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CBOW和skip-gram模型使用二元分类目标（逻辑回归）来训练，以在同一上下文中区分来自（k）虚数（噪音）单词（\tildew）的真实目标词（w_t）。我们在下面对CBOW模型进行说明。
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如果你已经知道MNIST是什么，以及softmax（多项逻辑）回归是什么，那么你可能更喜欢这个速度更快的教程。确保在开始任何教程之前安装TensorFlow。
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