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：多元線性回歸：波士頓房價預測問題TesnsorFlow實戰
慕課： 深度學習應用開發 TensorFlow實踐 章節：第六講 多元線性回歸：波士頓房價預測問題TesnsorFlow實戰 TensorFlow版本為 . 目錄 問題介紹 數據集介紹 數據處理 數據讀取 分離特征和標簽 划分訓練集 驗證集和測試集 構建模型 定義模型 創建變量 訓練模型 設置超參數 定義均方差損失函數 定義梯度計算函數 選擇優化器 迭代訓練 測試模型 查看測試集損失 應用模型 ...
2021-11-03 16:22 0 962 推薦指數：
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