华盛顿大学_卷积层计算_决策树算法_中国AI数据

2019-11-25

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hdata_url)birth_data = birth_file.text.split('\ r \ n')[5:] birth_header = [x代表birth_data [0]中的x.split(''如果len(x)> = 1] birth_data = [[如果len(x)> = 1,则y.split('')中x的浮点数[x]],如果len(y)> = 1,则y_vals = np中y的y .array([x [10] for birth_data中的x]] cols_of_interest = ['AGE','LWT','RACE','SMOKE','PTL','HT','UI','FTV'] x_vals = np.array([[[x [ix] for ix,enumerate(birth_ header)中的特征,如果cols_of_interest中的特征]对于birth_data中的x]) 为了实现可重复性,我们将NumPy和Tensorflow 设置为randOm种子。然后我们对所有大小进行声明: 种子= 3 tf.set_random_seed(种子)n

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