11 2018 档案
《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）
摘要：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 1、数据处理依然利用sklearn来分训练集和测试集。 2、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。 3、激活函
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《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）
摘要：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（暂时还没想好用哪个？xg
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（转）导数、偏导数、方向导数、梯度、梯度下降
摘要：原作者：WangBo_NLPR 原文：https://blog.csdn.net/walilk/article/details/50978864 原作者：Eric_LH 原文：https://blog.csdn.net/eric_lh/article/details/78994461 前言 机器学习
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