loc函式：通過行索引 「index」 中的具體值來取行資料（如取"index"為"a"的行）
iloc函式：通過行號來取行資料（如取第二行的資料）
pandas中loc和iloc函式用法詳解（原始碼+例項）
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv(r'c:\users\administrator\desktop\advertising.csv')
print(data)
# fig = plt.figure()
# plt.scatter(data.tv, data.sales)
# plt.show()
x = data.iloc[:, 1:-1]
y = data.iloc[:, -1]
#input_shape 以元組的形式把輸入資料的形狀告訴它，本題輸入資料為 tv,radio，news*****
model = tf.keras.sequential()
model.add(tf.keras.layers.dense(10, input_shape=(3,), activation="relu"))
#輸出層
model.add(tf.keras.layers.dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss= 'mse')
model.fit(x, y,epochs=100)
test=data.iloc[:10,1:-1]
prediction=model.predict(test)
print(prediction)
多層感知器
在介紹單層感知器的時候，我們提到對於非線性可分問題，單層感知器是很難解決的，比如下面這個例子 很簡單的乙個分布，但事實上就是無法用直線進行分類，後來就出現了多層感知器，主要改變的地方是把第一層的感知器的輸出作為第二層感知器的輸入，即使只是簡單新增一層感知器，也足以解決xor問題，關鍵的原因是，多了一...
多層感知器（MLP）
一.簡述多層感知器 mlp 1.深度前饋網路 deep feedforward network 也叫前饋神經網路 feedforward neuarl network 或者多層感知機 multilayer perceptron,mlp 是典型的深度學習模型。這種模型被稱為前向 feedforward...
tensorflow 啟用函式，多層感知器
啟用函式 1.relu 遮蔽掉 為0的 2.sigmoid 輸出範圍 x軸靠近0，梯度變化大，遠離0的時候，就變化很小 3.tanh 範圍 1 到 1 4.leak relu import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd...