訓練數據集樣本數目：404, 測試數據集樣本數目：102 ...

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 ...

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 ...

1數據讀取 1.1數據集解讀 1.2引入包 %matplotlib notebook import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas ...

波士頓房屋數據集： 可視化數據集的重要特征： 探索性數據分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是機器學習模型訓練之前的一個重要步驟。 在本節的后續內容中，借助EDA圖形工具箱中那些簡單且有效的技術，可以幫助我們直觀地發現數據中的異常情況、數據的分布情況，以及特征間 ...

...

其中build5方法預測最准確mae loss最小 tensorflow ...

實驗01 波士頓房價預測 實現代碼: 運行結果: 正規方程預測: 嶺回歸結果: 梯隊下降: 最終結果: 遇到的問題及解決方法: 原因 ...