真是又快又准啊!由于该数据的已经是被打乱了,非原顺序,所以看起来是这样
另外参数优选的代码被注释掉了,感兴趣的可以自己调参。
卷积神经网路CNN
既然sklearn已经足够简单高效,为啥要用卷积神经网络(cnn)呢,江湖传言它有两个大优势:
1、sklearn需要人工进行特征优选,cnn会进行自动优选特征
2、随着训练数据的增多,sklearn的准确性就没啥大变化了,cnn则是越来越准,没有瓶颈。说实在的就boston房价这个数据也就506行,13个特征(列),对cnn来说实在太少了,没个10万行数据,都看不出它的优势;
另外cnn虽然不用人工特征优选,但是搭建它的拓扑结构实在是个难搞的事,最让人炸裂的是tensorflow的结构,真是让人费解,关于它的结构网上很多介绍,我就不说了,但是用cnn做回归计算的文章非常罕见,请点赞!上代码
#参考http://blog.csdn.net/jerry81333/article/details/52979206 周莫烦的系列视频教程,跪地推荐