训练数据集样本数目：404, 测试数据集样本数目：102 ...

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 ...

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 ...

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 ...

波士顿房屋数据集： 可视化数据集的重要特征： 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是机器学习模型训练之前的一个重要步骤。 在本节的后续内容中，借助EDA图形工具箱中那些简单且有效的技术，可以帮助我们直观地发现数据中的异常情况、数据的分布情况，以及特征间 ...

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实验01 波士顿房价预测 实现代码: 运行结果: 正规方程预测: 岭回归结果: 梯队下降: 最终结果: 遇到的问题及解决方法: 原因 ...