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基于 R 语言的深度学习——简单回归案例
2022-08-09 12:42:00 【Mrrunsen】
本文主要解决:如何使用神经网络建立模型?,其他推文可见:基于 R 语言的深度学习——配置环境;基于 R 语言的深度学习——简介及资料分享。
该案例是在 CPU 下进行的。如果你的设备有 GPU,并想用 GPU 训练模型。你不需要修改以下的代码,只需前期安装 GPU 版本的 TensorFlow,默认情况下,运算会优先使用 GPU。
知识点包括:
数据导入与数据处理。
构建神经网络。
训练神经网络。
评估模型的准确性。
保存并恢复创建的模型。
加载包
library(keras)
library(mlbench) #使用内部数据
library(dplyr)
library(magrittr)
加载数据
使用 1970 年波士顿 506 个人口普查区的住房数据作为例子。该数据集一共有 14 列,506 行。其中,因变量为 medv(自有住房的中位数报价, 单位 1000 美元),自变量为其他 13 个变量,包括
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