多元線性回歸—波士頓房價預測（版本一）
背景：波士頓房價數據集包括506個樣本，每個樣本包括12個特征變量和該地區的平均房價。房價（單價）顯然和多個特征變量相關，不是單變量線性回歸（一元線性回歸）問題；選擇多個特征變量來建立線性方程，這就是多變量線性回歸（多元線性回歸）問題。 房價和多個特征變量相關，本案例嘗試使用多元線性回歸 ...
原文：Tensorflow之多元線性回歸問題（以波士頓房價預測為例）
一 根據波士頓房價信息進行預測，多元線性回歸 特征數據歸一化 二 根據波士頓房價信息進行預測，多元線性回歸 特征數據歸一化 可視化 三 根據波士頓房價信息進行預測，多元線性回歸 特征數據歸一化 可視化 TensorBoard可視化 網易雲課堂 深度學習應用開發Tensorflow實踐 學習記錄 ...
2018-11-11 22:01 5 4124 推薦指數：
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