《用Python玩转数据》项目—线性回归分析入门之波士顿房价预测（一）
sklearn的波士顿房价数据是经典的回归数据集。在MOOC的课程《用Python玩转数据》最终的实践课程中就用它来进行简单的数据分析，以及模型拟合。 文章将主要分为2部分： 1、使用sklearn的linear_model进行多元线性回归拟合；同时使用非线性回归模型来拟合（暂时还没 ...
原文：《用Python玩转数据》项目—线性回归分析入门之波士顿房价预测（二）
接上一部分，此篇将用tensorflow建立神经网络，对波士顿房价数据进行简单建模预测。 二 使用tensorflow拟合boston房价datasets 数据处理依然利用sklearn来分训练集和测试集。 使用一层隐藏层的简单网络，试下来用当前这组超参数收敛较快，准确率也可以。 激活函数使用relu来引入非线性因子。 原本想使用如下方式来动态更新lr，但是尝试下来效果不明显，就索性不要了。 de ...
2018-11-25 16:02 0 926 推荐指数：
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