佐治亚理工学院_ctr预估_完成解码模块_中国AI数据

2019-11-25

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这是从最近的邻居开始的好方法,因为我们将处理数字特征和连续目标。 做好准备 为了说明如何在TensorFlow中使用最接近的邻居进行谓词,我们将使用Boston住房数据集。在这里,我们将根据一些功能来预测中位数邻里房屋价值。 由于我们考虑训练设置训练模型,因此我们将找到预测点的k-NNS并进行目标值的加权平均值。 HQW做到了…… 首先,我们将从加载所需的库并开始graPh会话开始。我们将使用请求模块从UCI机器学习资源库加载波士顿必要的住房数据: 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,我们将使用请求模块加载数据: housing_url ='https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data'' housing_header = ['CRIM','ZN','INDUS','CHAS,'NOX','RM','AGE','DIS'

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