我已經使用下面的代碼進行分類。我得到55％到60％的變量準確度。 我想提高我的準確率高達85％-90％。我分爲8個不同的類別。我應該採取什麼措施來提高準確性。 import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.featu
下面是用Keras編寫的代碼，用於迴歸正弦函數。它工作完美。 import numpy as np
from keras.layers import Dense, Activation
from keras.models import Sequential
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import time
x = np.a
我想寫一個神經網絡，從頭開始識別xor函數。完整的代碼是here（在python 3中）。 我目前得到的錯誤： ValueError: No gradients provided for any variable, check your graph for ops that do not support gradients
我是新來tensorflow，我不明白這是爲什麼。任何人都可以幫我糾正