码为的行业即电子产

软件工程例如从顶部开始的第一个神经元以千分之一的概率表示存在一个代品。第二个神经元传递的信息是这是家电行业但这种机会等于。而三号神经元却非常有信心。它让我们有的机会正在处理家具。剩下的神经元暗示了不正确的行业但他们对此非常不确定。通常我们总是采用具有最高置信度的神经元并在此基础上确定网络预测的行业以及我们将在此基础上构建的函数。原型理论上的考虑就这么多。在实践中我们使用了机器学习工作室环境。通过添加和操作特定的计算节点可以方便地以图形方式构建模型。

商品分类我们从加载输入数据的步骤开始。然后我们进行一些数据整理操作。它们隐藏在编辑元 电子邮件数据 数据和预处理文本中。拆分数据会导致部分数据本例中为沿左腿运行其余数据沿右腿运行。商品分类我们对来自拆分数据的数据进行特征哈希处理。然后来自左侧分支的数据进入最重要的元素即训练模型训练元素。另一方面我们将未经训练的神经网络连接到它。评分模型仅在网络训练完成后才会运行。它采用来自正确分支的数据即未参加网络训练的数据；检查网络为他们分配的行业并将其与正确的行业进行比较。在此基础上判断网络是否出错。



评估模型使用有关正确和错误计算的信息。它统计总结并计算显示训练网络的优点和缺点的指标。商品分类精度是随机选择的网络结果正确的机会。这是给定行业的正确指定数量与该行业所有指定数量的比较。例如如果网络识别出个与家具行业相关的名称但其中个是错误的则精度。召回率是随机选择的输入被正确限定的机会。