《Python机器学习》实验报告word下载

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一、实验内容
通过使用波士顿房价数据集进行模型的训练和预测,模拟出相关回归方程。
数据集内容:数据集共506行,每行14列
通过更改数据测试量,使得预测数据更加准确

二、实验过程
1 准备数据
一开始需要导入包
import paddle.fluid as fluid
import paddle
import numpy as np
import os
获取数据:
train_reader = paddle.batch(
paddle.reader.shuffle(paddle.dataset.uci_housing.train(), buf_size=500),batch_size=20)
test_reader = paddle.batch(paddle.reader.shuffle(paddle.dataset.uci_housing.test(), buf_size=500), batch_size=20)
2 配置网络
# 定义损失函数
y = fluid.layers.data(name=’y’, shape=[1], dtype=’float32′)
cost = fluid.layers.square_error_cost(input=net, label=y)
avg_cost = fluid.layers.mean(cost)
# 定义优化方法
… …

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