Mới! Sử dụng ML đơn giản cho Trang tính để áp dụng công nghệ máy học cho dữ liệu trong Google Trang tính của bạn
Đọc thêm
Hướng dẫn về Rừng quyết định TensorFlow
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Hiện có các sổ ghi chép sau:
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2024-08-24 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2024-08-24 UTC."],[],[],null,["# TensorFlow Decision Forests tutorials\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThe following notebooks are available:\n\n- [Beginner Colab](/decision_forests/tutorials/beginner_colab): Learn about the basic about model training, evaluation and exportation.\n- [Ranking Colab](/decision_forests/tutorials/ranking_colab): Learn about ranking with decision forests.\n- [Intermediate Colab](/decision_forests/tutorials/intermediate_colab): How to consume text and combine decision forest with neural networks.\n- [Advanced Colab](/decision_forests/tutorials/advanced_colab): How to inspect and create model structures directly.\n- [Uplifting Colab](/decision_forests/tutorials/uplift_colab): Learn about uplift modeling with decision forests.\n- [Model composition Colab](/decision_forests/tutorials/model_composition_colab): How to compose decision forests and neural networks together.\n- [Proximities and Prototypes with Random Forests](/decision_forests/tutorials/proximities_colab): Measure the distance between tabular examples and use it to understand a model and its predictions.\n- [Automatic hyper-parameter tuning](/decision_forests/tutorials/automatic_tuning_colab): Automatically select the best hyper-parameters for a model.\n- [Making predictions](/decision_forests/tutorials/predict_colab): List of options to make predictions with a model."]]