Google机器学习------使用神经网络对手写数字进行分类
学习目标： 训练线性模型和神经网络，以对传统 MNIST 数据集中的手写数字进行分类 比较线性分类模型和神经网络分类模型的效果 可视化神经网络隐藏层的权重 我们的目标是将每个输入图片与正确的数字相对应。我们会创建一个包含几个隐藏层的神经网络，并在顶部放置一个归一化指数层，以选出最合适的类别。 设置 首先，我们下载数据集、导入 TensorFlow 和其他实用工具，并将数据加载到 Pandas D
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