csdn学院_tensor flow安装教程_模型部署与效果演示_中国AI数据

2019-11-25

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别字。我们将非错字数据集作为我们的黄金标准,并针对每个错字地址从其返回一个地址,该错字地址最接近字符串距离(对于街道)和数字距离(对于邮政编码)的函数。 代码的第一部分将重点介绍生成两个数据集。然后,代码的第二部分将贯穿测试集并返回训练集中最接近的地址。 最近邻居方法 怎么做… 我们首先从加载必要的库开始: 导入随机导入字符串导入numpy为np导入tensorflow为tf 现在,我们将创建参考数据集。为了显示简洁的输出,我们将仅使每个数据集包含10个地址(但可以运行更多地址):n = 10 street_names = ['abbey','baker','canal','donner','elm '] street_types = ['rd','st','ln','pass','ave'] rand_zips = [range.5中的i的[random.randint(65000,65999)]数字= [random.randint (1,9999)对于范围(n)中的i]街道= [对于范围(n)中的i的random.choice(street_names)] stree

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