在TensorFlow tf.估计中，估计量和回归量之间的区别是什么？
TensorFlow估计器（）是“处理模型的高级工具”。与逐层定义自己的DNN分类器不同的是，已经有了一个 每个人都知道用标签分类特征和估计数值之间的区别。然而，回归器和估计器之间的区别是什么？例如DNNEstimator和DNNRegressor。描述说 DNNEstimator-具有用户指定水头的TensorFlow DNN模型的估计器 DNNRegressor-用于TensorFlow DNN模型的回归器 “头部”又是“模型头部/顶部的接口”。公平地说，DNN累加器是一个具有回归头的DNN累加器，还是一个估计器在TensorFlow tf.估计中，估计量和回归量之间的区别是什么？,tensorflow,tensorflow-estimator,Tensorflow,Tensorflow Estimator,TensorFlow估计器（）是“处理模型的高级工具”。与逐层定义自己的DNN分类器不同的是，已经有了一个 每个人都知道用标签分类特征和估计数值之间的区别。然而，回归器和估计器之间的区别是什么？例如DNNEstimator和DNNRegressor。描述说 DNNEstimator-具有用户指定水头的TensorFlow DNN模型的估计器 DNNRegressor-用于TensorFlow DNN模型的回归器 “头部”又是“模型头部/顶部的接口”。公平地说，DNN累加器是一个具有回归头的DNN