0-1导包import warningswarnings.filterwarnings("ignore")import numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as plt1-1构造数据np.random.seed(999)raw_data = np.random.standard_normal((1000, 2)) # 产生 0 均值的 正态分布plt.figure(figsize=(8,6)) # 设置当前图像的长和宽plt.scatter(raw_data[:,0],raw_data[:,1],ma
0导包import warningswarnings.filterwarnings("ignore")import numpy as np # numpy 支持矩阵计算 import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as plt # matplotlib 是 Python 的画图工具1-1构造数据np.random.seed(999) # 设定随机种子，用于控制随机过程def pre(x): return 2 * x + 3 # 这里 w 是 2， b 是 3# 多点的线性回归，随机产生500个 0-5 的
0导包import warningswarnings.filterwarnings("ignore")import numpy as np # numpy 支持矩阵计算 import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as plt # matplotlib 是 Python 的画图工具1-1构造数据np.random.seed(999) # 设定随机种子，用于控制随机过程def pre(x): return 2 * x + 3 # 这里 w 是 2， b 是 3# 多点的线性回归，随机产生500个 0-5 的
importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l最基础的导包，看不懂的python需要回炉重造，不建议继续往下看文章。n_train=50#训练样本数x_train,_=torch.sort(torch.rand(n_train)*5)#训练样本的输入deff(x):return2*torch.sin(x)+x**0.8y_train=f(x_train)+torch.normal(0.0,0.5,(n_train,))#训练样本的输出x_test=torch.arange(0,5,0.1)#测试样本y_truth=f(x_test)#测试
importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l最基础的导包，看不懂的python需要回炉重造，不建议继续往下看文章。n_train=50#训练样本数x_train,_=torch.sort(torch.rand(n_train)*5)#训练样本的输入deff(x):return2*torch.sin(x)+x**0.8y_train=f(x_train)+torch.normal(0.0,0.5,(n_train,))#训练样本的输出x_test=torch.arange(0,5,0.1)#测试样本y_truth=f(x_test)#测试
1问题描述 2开发基线神经网络模型 3标准化数据集建模 4调整神经网络拓扑 4.1评估更深层次的网络拓扑 4.2评估更广泛的网络拓扑 5总结 Keras是一个包含高效数值库Theano和TensorFlow的深度学习库。在这篇文章中，您将了解如何使用Keras开发和评估神经网络模型来解决回归问题。在本文中您将了解：如何加载CSV数据集并使其可用于Keras。如何使用Keras为回归问题创建神经网络模型。如何使用scikit-learn和Keras来评估使用交叉验证的模型。如何执行数据准备以提高Keras模型的技能。如何使用Keras调整模型的网络拓扑。1 问题描述 我们将在本教程中研究的
1问题描述 2开发基线神经网络模型 3标准化数据集建模 4调整神经网络拓扑 4.1评估更深层次的网络拓扑 4.2评估更广泛的网络拓扑 5总结 Keras是一个包含高效数值库Theano和TensorFlow的深度学习库。在这篇文章中，您将了解如何使用Keras开发和评估神经网络模型来解决回归问题。在本文中您将了解：如何加载CSV数据集并使其可用于Keras。如何使用Keras为回归问题创建神经网络模型。如何使用scikit-learn和Keras来评估使用交叉验证的模型。如何执行数据准备以提高Keras模型的技能。如何使用Keras调整模型的网络拓扑。1 问题描述 我们将在本教程中研究的
