TensorFlow 实现Boston房价预测综述代码与解释关键点结语
综述
本文使用了 TensorFlow 2.0 框架，搭建了 ANN（人工神经网络），实现 Boston 房价预测。本文使用的编程工具为 jupyter notebook，完整代码可以在我的GitHub中找到，GitHub链接在此
Boston 房价预测，是一个非常经典的案例了，已有许多学者对其进行了各式各样的研究，也通过拟合各种各样的模型，对该问题做出了实现。
通过该案例，我相信你一定能进一步的学习到 TensorFlow 2.0 下的 ANN 的搭建，相信你可以通过该案例，有所收益。
代码与解释
导入所需的库函数
im
2021-06-17 08:47:57
322KB
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本测试适用于所有固态设备的评估，筛选，监视和/或鉴定。低温存储测试通常用于确定存储条件下时间和温度对固态电子设备（包括非易失性存储设备）的热激活故障机制（数据保留故障机制）的影响。 在测试过程中，在不施加电应力的情况下使用了降低的温度（测试条件）。 此测试可能具有破坏性，具体取决于时间，温度和包装（如果有）。
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