台湾大学_anaconda安装_构建领域知识图谱的挑战与解决方案_中国AI数据

2019-11-25

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,'RAD','TAX','PTRATIO','B' ,'LSTAT','MEDV'] cols_used = ['CRIM','INDUS','NOX','RM','AGE','DIS','TAX','PTRATIO','B','LSTAT '] num_features = len(cols_used) #请求数据housing_file = requests.get(housing_url) #解析数据housing_data = [如果len(y)>,则y在Housing_file.text.split('\ n')中对y进行解析[[y.split(')中的x在y.split('')中为x] = 1] 最近邻法 接下来,我们将数据分成独立的和独立的功能。我们将预测最后一个变量MEDV,这是房屋总数的中位数。我们也将不使用ZN,CHAS和RAD功能,因为它们的信息不足或具有二进制性质: y_vals = np.transpose([np.array([y [13] for housing_data中的y]]])x_vals = np.array([[cols_used中

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