1 决策树 live
2 随机森林 live
3 特征工程 live
4 降维算法 live
5 逻辑回归 live
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9 线性回归 live
10 朴素贝叶斯 live
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12 神经网络 live
本文实例为大家分享了tensorflow实现弹性网络回归算法，供大家参考，具体内容如下
python代码：
#用tensorflow实现弹性网络算法(多变量)
#使用鸢尾花数据集，后三个特征作为特征，用来预测第一个特征。
#1 导入必要的编程库，创建计算图，加载数据集
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import numpy as np
from sklearn import datasets
from tens
波士顿房价
这是 sklearn.datasets 里的一种 Toy Dataset ，包含503个美国波士顿房价的观测值，是内置的小数据集，也是研究回归算法的优秀数据集。
Python编程实现
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
fro
