自我學習與理解：keras框架下的深度學習（三）回歸問題
本文主要是使用keras對其有的波士頓房價數據集做一個回歸預測，其代碼架構與之前一樣（都只是使用多層感知機）：數據的預處理、搭建網絡框架、編譯、循環訓練以及測試訓練的網絡模型。其中除了數據預處理與之前歸回模型略有不同，其他基本類似。但是在本文的回歸預測代碼中會提到一個數據集比較 ...
原文：用keras實現基本的回歸問題
數據集介紹 共有 個樣本，拆分為 個訓練樣本和 個測試樣本 該數據集包含 個不同的特征： 人均犯罪率。 占地面積超過 平方英尺的住宅用地所占的比例。 非零售商業用地所占的比例 英畝 城鎮 。 查爾斯河虛擬變量 如果大片土地都臨近查爾斯河，則為 否則為 。 一氧化氮濃度 以千萬分之一為單位 。 每棟住宅的平均房間數。 年以前建造的自住房所占比例。 到 個波士頓就業中心的加權距離。 輻射式高速公路的可 ...
2018-12-06 18:13 0 1947 推薦指數：
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