深度学习从零开始 —— 神经网络（六），回归问题，波士顿房间数据

axis history mean

回归问题预测输入数据对应的一个连续值，而不是离散的标签。比如根据气象数据预测气温等等。加载数据波士顿房价数据集，基本上就是根据13种不同数值，例如周边学校个数，犯罪率等等，来预测房价。 from keras.datasets import boston_housing (train_data,train_targets),(test_data,test_targets) = boston_housing.load_data() print(train_data.shape) print(test_data.shape) print(train_targets) 可以看到训练样本有4

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

深度学习 从零开始 —— 神经网络（六），回归问题，波士顿房间数据

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

相关资源标签

热门下载

最新下载

深度学习从零开始 —— 神经网络（六），回归问题，波士顿房间数据