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逐步回归法matlab代码-boston-model:实现神经网络模型,通过paddlepaddle(百度飞桨)预测波士顿的房价
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2021-05-21
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逐步回归法matlab代码 写在前面 本文源于百度AI平台飞桨学院《》课程中我自己的心得和理解。 本文旨在介绍使用飞桨框架构建神经网络过程,并从房价预测模型的理解和代码的构建角度来整理所学内容,不求详尽但求简洁明了。 模型构建基本流程 飞桨的模型覆盖计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等主流应用场景,所有场景的代码结构完全一致,如所示。 图1. 使用飞桨框架构建神经网络过程 飞桨重写房价预测模型 数据处理之前,需要先加载飞桨框架的相关类库。 #加载飞桨、Numpy和相关类库 import paddle.fluid as fluid import paddle.fluid.dygraph as dygraph from paddle.fluid.dygraph import Linear import numpy as np 1. 数据处理 数据处理包含五个部分:数据导入、数据形状变换、数据集划分、数据归一化处理和封装load data函数。数据预处理后,才能被模型调用。数据处理的代码不依赖paddle框架实现,使用numpy库即可。 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~
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housing.data 48KB
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LICENSE 1KB
requirements.txt 19B
README.md 11KB
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