(train_data,train_targets),(test_data,test_targets)=boston_housing.load_data() 准备数据 我们在输入数据的时候,必须对数据进行检查。如果直接将取值范围差异很大的数据输入到神经网络中,这是有问题的。网络可能会自动适应这种取值范围不同的数据,但学习肯定变得更加困难。对于这种数据,我们需要对每个特征做标准化。
复制 from tensorflow.keras.datasetsimportboston_housing(X_train,y_train),(X_test,y_test)=boston_housing.load_data() 数据集描述 波士顿住房数据集共有506个数据实例(404个培训和102个测试) 13个属性(特征)预测“某一地点房屋的中值” 文件编号:https://keras.io/datasets/ 1.创建模型 Keras模型对象可以...
- 输入神经元数:3 - 隐藏神经元数:4 - 输出神经元数:2 回归任务的MLP fromtensorflow.keras.datasetsimportboston_housing (X_train, y_train), (X_test, y_test) = boston_housing.load_data() 数据集描述 1.创建模型 fromtensorflow.keras.modelsimportSequential model = Sequential() 1-1.添加层 from...
1.引用keras套件 from keras.datasets import boston_housing #导入波士顿房价数据集 from keras.models import Sequential #顺序模型 from keras.layers import Dense 2.划分数据集 (train_x, train_y), (test_x, test_y) = boston_housing.load_data() print(train_x.shape) print(test_x.shape) print(tr...
from tensorflow.keras.datasets import boston_housing (X_train, y_train), (X_test, y_test) = boston_housing.load_data() 数据集描述 波士顿住房数据集共有506个数据实例(404个培训和102个测试) 13个属性(特征)预测“某一地点房屋的中值”
from keras.datasetsimportboston_housing(train_data,train_targets),(test_data,test_targets)=boston_housing.load_data() 训练集形状: 代码语言:javascript 复制 >>>train_data.shape(404,13) 测试集形状: 代码语言:javascript 复制 >>>test_data.shape(102,13) ...
1importtensorflow as tf2boston_housing = tf.keras.datasets.boston_housing#在线加载数据集34(train_x,train_y),(test_x,test_y) = boston_housing.load_data()#获取训练集和测试机 程序会首先Keras官网下载数据集,然后保存在默认的路径下面(C:\Users\Administrator.SG-20151030VCPR\.keras\datasets),这个路径...
from tensorflow.keras.datasets importboston_housing(X_train,y_train),(X_test,y_test)=boston_housing.load_data() 数据集描述 波士顿住房数据集共有506个数据实例(404个培训和102个测试) 13个属性(特征)预测“某一地点房屋的中值” 文件编号:https://keras.io/datasets/ ...
boston_housing=keras.datasets.boston_housing(train_data,train_labels),(test_data,test_labels)=boston_housing.load_data()#打散数据集order=np.argsort(np.random.random(train_labels.shape))train_data=train_data[order]train_labels=train_labels[order] ...
from keras.datasets import boston_housing (x_train, y_train), (x_test, y_test) = boston_housing.load_data() 参数 path:数据存放位置,默认'~/.keras/datasets/'+path seed:随机数种子 test_split:分割测试集的比例 返回值 两个Tuple,(X_train, y_train), (X_test, y_test) 下一页 ...