《用Python玩轉數據》項目—線性回歸分析入門之波士頓房價預測（一）
sklearn的波士頓房價數據是經典的回歸數據集。在MOOC的課程《用Python玩轉數據》最終的實踐課程中就用它來進行簡單的數據分析，以及模型擬合。 文章將主要分為2部分： 1、使用sklearn的linear_model進行多元線性回歸擬合；同時使用非線性回歸模型來擬合（暫時還沒 ...
原文：《用Python玩轉數據》項目—線性回歸分析入門之波士頓房價預測（二）
接上一部分，此篇將用tensorflow建立神經網絡，對波士頓房價數據進行簡單建模預測。 二 使用tensorflow擬合boston房價datasets 數據處理依然利用sklearn來分訓練集和測試集。 使用一層隱藏層的簡單網絡，試下來用當前這組超參數收斂較快，准確率也可以。 激活函數使用relu來引入非線性因子。 原本想使用如下方式來動態更新lr，但是嘗試下來效果不明顯，就索性不要了。 de ...
2018-11-25 16:02 0 926 推薦指數：
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