尚硅谷_batch_案例实战对抗生成网络:构造损失函数_中国AI数据

2019-11-25

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次,我们针对不同的功能对距离功能进行了不同的补偿。 HQW it WQrkS… 通过引入缩放每个功能的距离函数的方法,我们在这里减少了测试集的MSE。在这里,我们将距离函数按要素标准差的一个比例进行缩放。这提供了一个更精确的视图,用于测量哪些点是最接近的邻居。由此,我们还将前k个邻居的加权平均值作为距离的函数,以获取房屋价值预测。 还有更多… 此缩放因子还可用于在最近邻居距离计算中权重或权重特征。在我们比其他人更多或更少信任功能的情况下,这很有用。 使用额外的考试 现在我们已经测量了数字和文本距离,我们将花时间学习如何将它们组合起来以测量具有文本和数字特征的观测值之间的距离。 做好准备 最近邻居是一种用于地址匹配的出色算法。地址匹配是一种记录匹配,其中我们在多个数据集中拥有地址,我们希望将其匹配。在地址匹配中,我们可能在地址中输入错字,在不同的城市或不同的邮政编码,但它们都可能引用相同的地址。对地址的数字和字符部分使用最近邻居算法可以帮助我们识别实际上相同的地址。 在此示例中,我们将生成两个数据集。每个数据集将包含街道地址和邮政编码。但是一个数据集的街道地址中有很多错

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