多元线性回归—波士顿房价预测（版本一）
背景：波士顿房价数据集包括506个样本，每个样本包括12个特征变量和该地区的平均房价。房价（单价）显然和多个特征变量相关，不是单变量线性回归（一元线性回归）问题；选择多个特征变量来建立线性方程，这就是多变量线性回归（多元线性回归）问题。 房价和多个特征变量相关，本案例尝试使用多元线性回归 ...
原文：Tensorflow之多元线性回归问题（以波士顿房价预测为例）
一 根据波士顿房价信息进行预测，多元线性回归 特征数据归一化 二 根据波士顿房价信息进行预测，多元线性回归 特征数据归一化 可视化 三 根据波士顿房价信息进行预测，多元线性回归 特征数据归一化 可视化 TensorBoard可视化 网易云课堂 深度学习应用开发Tensorflow实践 学习记录 ...
2018-11-11 22:01 5 4124 推荐指数：
相关推荐
TensorFlow 多元线性回归【波士顿房价】
1数据读取 1.1数据集解读 1.2引入包 %matplotlib notebook import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas ...
多元线性回归：波士顿房价预测问题TesnsorFlow实战
慕课：《深度学习应用开发-TensorFlow实践》 章节：第六讲 多元线性回归：波士顿房价预测问题TesnsorFlow实战 TensorFlow版本为2.3 目录 问题介绍 数据集介绍 数据处理 数据读取 分离特征和标签 ...
【线性回归】波士顿房价预测
# 训练数据 linreg = linear_model.LinearRegression() linreg.fit(x_train, y_train) # 得出预测值 y_pred ...
基于sklearn的波士顿房价预测_线性回归学习笔记
> 以下内容是我在学习https://blog.csdn.net/mingxiaod/article/details/85938251 教程时遇到不懂的问题自己查询并理解的笔记，由于sklearn版本更迭改动了原作者的代码，如有理解偏差欢迎指正。 1. np.linspace ...
python 线性回归（Linear Regression）预测波士顿房价
一、线性回归（Linear Regression）介绍 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w'x +e，e为误差服从均值为0的正态分布。线性回归是经济学的主要实证工具。例如，它是用来预测消费支出 ...
用线性回归简单预测波士顿房价
这次我们会用线性回归来预测波士顿的房价 首先是导入波士顿房价的数据，这是sklearn中的datasets自带的 先用key方法查看数据集 得到结果 这里的data有13个维度，target就是我们要预测的房价，接下来再查 ...