基于TensorFlow.js的JavaScript机器学习( 八 )

2019-04-28

这可以删除没有定义价格或房间数量的任何条目。我们可以将这些数据绘制成散点图，看看它是什么样子的。

将以下代码添加到script.js文件的底部。

刷新页面时，你可以在页面左侧看到一个面板，上面有数据的散点图，如下图。

散点图

通常，在处理数据时，最好找到方法来查看数据，并在必要时对其进行清理。可视化数据可以让我们了解模型是否可以学习数据的任何结构。

从上面的图中可以看出，房间数量与价格之间存在正相关关系，即随着房间数量的增加，房屋价格普遍上涨。

第三步：建立待培训的模型

这一步我们将编写代码来构建机器学习模型。模型主要基于此代码进行架构，所以这是一个比较重要的步骤。机器学习模型接受输入，然后产生输出。对于tensorflow.js ，我们必须构建神经网络。

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