在上面9个输入特征变量中，有两个关于房屋街区的地理坐标：Latitude和Longitude。如果按照经纬度来画点，那么应该组合成一个加州地图。然后使用不同颜色标示房屋中位价(红色为高价区）。其代码如下：
结果如图8-41所示。我们发现，训练数据的图形看上去像个加州地图（这是1990年的房屋销售价格数据，当年洛杉矶附近和旧金山比较高，硅谷还没起来），但是验证数据的图形不太像。所以，验证数据有一些问题。也就是说，在把整个数据集分割为训练数据子集和验证数据子集时出现了一些问题，数据分布得不均匀。一般而言，机器学习中的调试主要是数据的调试，而不是代码的调试。如果数据有问题，那么，再先进的机器学习也没用。
第8章 TensorFlow
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