炼数成金_tensor flow_过拟合_中国AI数据

2019-11-25

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重数据集上使用多层神经网络将对不同图层的了解应用于真实数据。 做好准备 现在,我们知道要创建神经网络并使用层来工作,我们将使用这种方法来在低出生体重数据集中预测出生体重。我们将创建一个具有三个隐藏层的神经网络。最低出生体重数据集包括最终的出生体重和一个指标变量(如果该出生体重未达到或超过2500克)。在此示例中,我们将目标的实际出生体重(regreSSiOn)作为目标,然后查看分类最终的准确性,让我们看看我们的模型是否可以识别出出生体重是否小于2500克。 HQW做到了…… 首先,我们将从发布库文件并初始化自己的脚本开始:将tensorflow导入为tf 导入matplotlib.pyplot作为plt导入请求导入numpy作为np sess = tf.Session() 现在,我们将使用请求模块在Web站点上放置数据。在此之后,我们将在数据的特征和目标值之间进行分割:birthdata_url ='https://www.umass.edu/statdata/statdata/data/ lowbwt.dat' birth_file = request.get(birt

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