尚硅谷_命名实体识别_实战房价预测模型-可视化数据流图_中国AI数据

2019-11-25

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in_indexs)))) x_vals_train = x_vals [train_indices] x_vals_test = x_vals [test_indices] y_vals_train = y_vals [train_indices] y_vals_test = y_vals [test_indices] def normalize_cols(m): col_max = m.max(轴= 0) col_min = m.min(轴= 0) 返回(m-col_min)/(col_max-col_min) x_vals_train = np.nan_to_num(normalize_cols(x_vals_train))x_vals_test = np.nan_to_num(normalize_cols(x_vals_test)) 接下来,将声明数据的批处理大小和占位符:batch_size = 90 x_data = tf.placeholder(shape = [None,7],dtype = tf.float32)y_target = tf.placeho

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