ใหม่! ใช้ Simple ML สำหรับชีตเพื่อใช้แมชชีนเลิร์นนิงกับข้อมูลใน Google ชีตของคุณ
อ่านเพิ่มเติม
คู่มือนักพัฒนา
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
ภายใน TD-DF อาศัย Yggdrasil Decision Forests (YDF) การอ่านคู่มือผู้ใช้และนักพัฒนาของ YDF อาจเป็นประโยชน์ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับการเปลี่ยนแปลง
โครงสร้างการพึ่งพาของห้องสมุดจัดเป็นชั้น ๆ :
- Keras
- TensorFlow
- ยูทิลิตี้หลาม
- อิกดราซิล
ตรรกะใหม่ควรถูกนำมาใช้ในกรณีที่เกี่ยวข้อง เมื่อหลายเลเยอร์มีความเกี่ยวข้อง ควรเลือกใช้เลเยอร์ทั่วไปมากที่สุด
โครงสร้างไดเร็กทอรีของ TF-DF และ YDF เป็นการเริ่มต้นที่ดี
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-01-17 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2025-01-17 UTC"],[],[],null,["# Developer Manual\n\n\u003cbr /\u003e\n\nInternally, TD-DF relies on\n[Yggdrasil Decision Forests](https://github.com/google/yggdrasil-decision-forests)\n(YDF). Depending on the change, reading YDF's user and developer manual might be\nbeneficial.\n\nThe library's dependency structure is organized in layers:\n\n1. Keras\n2. TensorFlow\n3. Python utility\n4. Yggdrasil\n\nNew logic should be implemented where relevant. When several layers are\npossibly relevant, the most generic layer should be favored.\n\nThe directory structure of [TF-DF](/decision_forests/directory_structure) and\n[YDF](https://github.com/google/yggdrasil-decision-forests/blob/main/documentation/directory_structure.md)\nis a good start."]]
