我已经使用下面的代码进行分类。我得到55％到60％的变量准确度。 我想提高我的准确率高达85％-90％。我分为8个不同的类别。我应该采取什么措施来提高准确性。 import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.featu
下面是用Keras编写的代码，用于回归正弦函数。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
我想写一个神经网络，从头开始识别xor函数。完整的代码是here（在python 3中）。 我目前得到的错误： ValueError: No gradients provided for any variable, check your graph for ops that do not support gradients
我是新来tensorflow，我不明白这是为什么。任何人都可以帮我纠正