Nouveau! Utilisez Simple ML for Sheets pour appliquer l'apprentissage automatique aux données de vos feuilles de calcul Google
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Le projet est organisé comme suit :
├── configure: Project configuration.
├── documentation: User and developer documentation. Contains the colabs.
├── examples: Collection of usage examples.
├── tensorflow_decision_forests: The library
│ ├── component: Utilities.
│ │ ├── builder: Create models "by hand".
│ │ ├── inspector: Inspection of structure and meta-data of models.
│ │ ├── model_plotter: Plotting of model tree structure.
│ │ ├── inspector: Inspection of structure and meta-data of models.
│ │ ├── py_tree: Representation of a decision tree as a python object.
│ │ └── tuner: TF-DF's own hyper-parameter tuner.
│ ├── contrib: Additional functionality outside the project's main scope.
│ ├── keras: Keras logic. Depends on tensorflow logic.
│ │ └── wrapper: Python code generator for Keras models.
│ │── tensorflow: TensorFlow logic.
│ │ └── ops: Custom C++ ops.
│ │ ├── inference: ... for inference.
│ │ └── training: ... for training.
│ └── test_data: Datasets for unit tests and benchmarks.
├── third_party: Bazel configuration for dependencies.
└── tools: Tools for the management of the project and code.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2024/09/10 (UTC).
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