自我学习与理解：keras框架下的深度学习（三）回归问题
本文主要是使用keras对其有的波士顿房价数据集做一个回归预测，其代码架构与之前一样（都只是使用多层感知机）：数据的预处理、搭建网络框架、编译、循环训练以及测试训练的网络模型。其中除了数据预处理与之前归回模型略有不同，其他基本类似。但是在本文的回归预测代码中会提到一个数据集比较 ...
原文：用keras实现基本的回归问题
数据集介绍 共有 个样本，拆分为 个训练样本和 个测试样本 该数据集包含 个不同的特征： 人均犯罪率。 占地面积超过 平方英尺的住宅用地所占的比例。 非零售商业用地所占的比例 英亩 城镇 。 查尔斯河虚拟变量 如果大片土地都临近查尔斯河，则为 否则为 。 一氧化氮浓度 以千万分之一为单位 。 每栋住宅的平均房间数。 年以前建造的自住房所占比例。 到 个波士顿就业中心的加权距离。 辐射式高速公路的可 ...
2018-12-06 18:13 0 1947 推荐指数：
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