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Keras入门教程：第2章 线性模型优化

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前言

在上一节中, 我们介绍了keras的实现细节. 本节在此基础上增加了相应的层结构, 并引入了优化算法以提升模型性能.

正文

仍以上一节的数据集作为分析，以下部分均与上一节一致

复制代码 
    ### 加载包
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import tensorflow as tf
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.metrics import  mean_squared_error
    %matplotlib inline
    ### 数据导入
    
    data=pd.DataFrame(columns=['Education','Income'],data=[[10.00000,26.65884],
    [10.40134,27.30644],
    [10.84281,22.13241],
    [11.24415,21.16984],
    [11.64548,15.19263],
    [12.08696,26.39895],
    [12.48829,17.43531],
    [12.88963,25.50789],
    [13.29097,36.88459

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