寅辰ら-优快云博客

原创神经网络与深度学习——TensorFlow2.0（多元线性回归模型）

使用波士顿房价数据集中的所有属性，训练和测试多元线性回归模型，并可视化模型。要求：程序+文本（记录下超参数的调试过程，并简要总结）import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tfboston_housing = tf.keras.datasets.boston_housing(train_x, train_y), (test_x, test_y) = boston_housing.load_data

2020-06-04 08:15:07 2851

原创神经网络与深度学习——TensorFlow2.0（回归问问题）

使用9.5小节中的“商品房销售记录表”作为样本数据，编程实现一个房价预测系统。要求：矩阵运算部分采用TensorFlow实现，数据加载、输入、输出等可以根据需要采用Python/NumPy来实现。提示用户输入商品房面积和房间数，并进行输入校验。合理的输入如下：面积：20-500之间的实数房间数：1-10之间的整数如果输入正确，根据模型估计房价，并显示。如果输入数据类型错误，或者输入数据范围不合理，根据错误类型提示，并等待用户重新输入。import tensorflow as t

2020-05-30 16:52:46 1209

原创神经网络与深度学习——TensorFlow2.0（数字图像基础实验1）

下载lena.tiff图像（见7.2小节课件），将R、G、B三通道分离，采用灰度图表示颜色的亮度，并分别对各个通道按要求进行处理，结果显示在如图1所示的画布中。图1 图2要求：(1)将R通道的图像缩小为50×50，显示在子图1中，子标题为:“R-缩放”，字体大小为14；(2)将G通道的图像先水平镜像，

2020-05-19 15:11:15 730

原创神经网络与深度学习——TensorFlow2.0（数字图像基础实验2）

按下列要求完成程序，随机显示MNIST数据集中的样本，效果如图1所示。图1要求：(1)下载手写数字数据集，读取训练集和测试集数据，放在NumPy数组train_x、train_y、test_x、test_y中；（train_x：训练集图像，train_y：训练集标签，test_x：测试集图像，test_y：测试集标签）(2)随机从所有测试集数据中显示16幅数字图像；(3)16幅图像

2020-05-19 15:03:56 550

空空如也

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