From 575aca29cb6d5ce1ac8d0f71038aff586f7d3687 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: liu-yang-maker <57207441+liu-yang-maker@users.noreply.github.com>
Date: Thu, 23 Mar 2023 23:34:23 +0800
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 ...74\232\351\242\204\346\265\213\346\210\277\344\273\267.md" | 4 ++--
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index 51f49fb..236ae7a 100644
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 - 实际上这个时间竞赛已经结束了。
 
-- 这节目的是提供大家一个实际操作的机会，使用的大多是前面学到的知识。课程提供了代码样本，酒体内容详见含注释的代码中。
+- 这节目的是提供大家一个实际操作的机会，使用的大多是前面学到的知识。课程提供了代码样本，具体内容详见含注释的代码中。
 - 简单介绍一下数据集的内容，数据集是加州2020年几乎全部的房子交易记录，这里选择前半年的数据作为训练集，后半年作为验证集，包括许多的信息，如：ID，洗手间个数，卧室个数，政府预测价格等等共41个特征，连结如下：https://www.kaggle.com/c/california-house-prices/data?select=train.csv 需要大家自行下载数据集（没有kaglle账户的要注册才可以下载）
-- 在真实数据集上，已经提供的程序得到的效果会很差，需要我们使用各种方法来优化，例如dropout，weught decay等，期待大家取得好成绩！
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+- 在真实数据集上，已经提供的程序得到的效果会很差，需要我们使用各种方法来优化，例如dropout，weught decay等，期待大家取得好成绩！