黑马_python验证码识别_tensorboard可视化工具介绍_中国AI数据

2019-11-25

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这一点以改善我们的房屋价值预测。 做好准备 重要的是扩展最近邻算法,以考虑缩放比例不同的变量。在此示例中,我们将显示如何缩放不同变量的距离函数。具体来说,我们将缩放距离函数作为特征方差的函数。 权衡距离函数的关键是使用权重矩阵。用矩阵运算编写的距离函数变为以下公式: D(Xt y)=λ∕(x-y)τj4(x-y) 在此,A是对角线权重矩阵,我们使用它来缩放每个特征的距离度量。 对于本食谱,我们将尝试在波士顿住房价值数据集上改善我们的MSE。该数据集是不同比例尺要素的一个很好的例子,最近距离算法将从缩放距离函数中受益。 最近邻居方法 怎么做… 首先,我们将加载必要的库并启动graPh会话: 导入matplotlib.pyplot作为plt 将numpy导入为np 将tensorflow作为tf导入 进口要求 sess = tf.Session() 接下来,我们加载数据并将其存储在numpy数组中。同样,请注意,我们将仅使用“某些列”进行预防。我们不使用id变量,也不使用具有极低变化的变量: housing_url ='https://archive.ics

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