复旦大学_激活函数的作用_tensorflow案例实战视频课程 构造线性回归模型_中国AI数据

2019-11-25

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_火车,x_data_test:x_batch,y_target_train:y_vals_train,y_ target_test:y_batch}) print('Batch#''+ str(i + 1)+''MSE:''+ str(np.round(batch_ mse,3))) 这导致以下输出: MSE批次1:21.322 作为最终的比较,我们可以使用以下代码来分配用于测试测试集和测试集上的预测的值的分配: bins = np.linspace(5,50,45)plt.hist(预测,bins,alpha = 0.5,label ='预测'')plt.hist(y_batch,bins,alpha = 0.5,label ='Actual'') plt.title('预测值和实际值的直方图')plt.xlabel('$ 1,000s的房屋价值')plt.ylabel('Frequency')plt.legend(loc ='upper right'')plt 。节目() 预计和实际价值的历史记录 图3:波士顿数据集上的首选住房价格和实际住房价值的两个直方图。 这

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