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RSS订阅原创 使用飞桨构建波士顿房价预测模型
使用飞桨构建波士顿房价预测模型(笔记) 动态图模式 飞桨支持两种深度学习建模编写方式，更方便调试的动态图模式和性能更好并便于部署的静态图模式。 静态图模式（声明式编程范式，类比C++）：先编译后执行的方式。用户需预先定义完整的网络结构，再对网络结构进行编译优化后，才能执行获得计算结果。 动态图模式（命令式编程范式，类比Python）：解析式的执行方式。用户无需预先定义完整的网络结构，每写一行网络代码，即可同时获得计算结果。 dygraph：动态图的类库。 import paddle import pad
2020-08-12 23:43:15
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原创 对构建波士顿房价预测任务的神经网络模型的学习
** 对构建波士顿房价预测任务的神经网络模型的学习（笔记） ** 数据集划分 将数据集划分成训练集和测试集，其中训练集用于确定模型的参数，测试集用于评判模型的效果。为什么要对数据集进行拆分，这与学生时代的授课和考试关系比较类似，如图所示。 2. 数据归一化处理 对每个特征进行归一化处理，使得每个特征的取值缩放到0~1之间。这样做有两个好处：一是模型训练更高效；二是特征前的权重大小可以代表该变量对预测结果的贡献度 再者就是，在后续的确定损失函数更小的点的过程中，所有参数的移动步长可以统一（学习率可以设置
2020-08-11 22:30:13
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空空如也
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