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利用Tensorflow，深度学习笔记（3）探讨了基于多元线性回归的波士顿房价预测。

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简介：
问题描述涉及了波士顿地区众多区域的租房价格信息，并详细列出了多个已量化因素。当前的目标是利用多元线性模型对这些数据进行拟合，从而实现对未来的价格预测。具体而言，模型设定为 price = f(x1, x2, …, xn) = ∑i=1nwixi+b，其中 price 表示预测的价格，x1, x2, …, xn 代表各个因素的数值，w 是权重向量，b 是偏置项。请注意，该模型中没有采用激活函数，因此尚不属于神经网络范畴。通常情况下，基于 TensorFlow 进行建模的步骤包括：首先进行数据筛选；其次进行分类处理；然后对数据进行清洗和格式化工作；最后构建模型。

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  • 深度学习笔记（3）：用TensorFlow实现多元线性回归预测波士顿房价
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    本篇笔记详细介绍了如何利用TensorFlow框架进行多元线性回归分析，并应用于波士顿房价预测问题上。 问题描述：给定波士顿地区一系列地区的租房价格，并罗列了多个已量化的因素。现在要求使用一个多元线性模型来拟合这些数据并进行预测。 该模型定义为： \[ \text{price} = f(x_1, x_2, …, x_n) = \sum_{i=1}^{n} w_i x_i + b \] 这里没有激活函数，因此还没有达到神经网络的阶段。基于TensorFlow的建模一般步骤如下： 数据准备： 1. 筛选 2. 分类 3. 清洗 4. 格式化 模型构建：
     
  • TensorFlow波士顿房价预测学习笔记
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    本笔记详细记录了使用TensorFlow进行波士顿房价预测的学习过程，涵盖数据预处理、模型构建与训练等环节。 在使用TensorFlow进行波士顿房价预测的学习过程中，我们首先需要导入必要的库：numpy、matplotlib以及tensorflow。 波士顿房价数据集包含了1970年代中期的25个不同教区的数据，每个教区有13项指标（如犯罪率、房产税等），用来统计当时的中位房价。目标是通过这些特征来预测房屋价格，并找出影响房价的关键因素。在本例中，我们将构建一个回归模型。 数据集中的关键变量包括： - CRIM：犯罪率 - ZN：25000平方英尺以上的住宅区比例 - INDUS：非零售商业用地的比例 - CHAS：查尔斯河边界标志（1为位于河边） - NOX：一氧化氮浓度 - RM：平均房间数 - AGE：1940年以前建造的房屋所占百分比 - DIS：到五个波士顿就业中心的距离加权和 - RAD：高速公路可达性指数 - TAX：每$10,000财产税率 - PTRATIO：学生与教师比例 - B：(Bk - 0.63)^2的倍数，其中Bk是每个区域黑人人口的比例百分比 - LSTAT：低收入人群所占百分比 目标变量为MEDV（中位房价）。 在本案例中，我们选择“平均房间数”作为预测模型中的一个关键特征。通过调用`boston_housing = tf.keras.datasets.boston_housing.load_data()`加载数据集，并将其划分为训练集和测试集。其中404个样本用于训练，剩下的102个样本则为测试集合。 接下来定义超参数：学习率、迭代次数以及显示结果的频率等。这些设置有助于控制模型的学习过程并监控其性能表现。 初始化阶段包括随机设定权重和偏置值，并使用numpy生成初始数组后通过`tf.Variable()`创建TensorFlow变量，表示网络中的权重（w）与偏置项(b)。另外还定义了用于保存训练及测试集均方误差的两个列表mse_train与mse_test，以便于后续分析。 在模型训练过程中利用自动求导机制实现反向传播算法以更新参数值，最终达到优化目标函数的目的，在这里就是最小化预测房价和实际中位数之间的差异（即均方误差）。 通过迭代指定次数后完成整个训练流程，并评估测试集上性能表现来检验模型泛化的有效性。此过程展示了如何使用TensorFlow从头开始构建一个简单的线性回归模型，以实现对波士顿地区房屋价格的预测功能。
     
  • 利用线性回归进行波士顿房价预测
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    本项目运用Python编程语言和机器学习技术，通过线性回归模型对波士顿地区的房价数据进行了深入分析与预测。旨在探索影响房价的关键因素，并建立一个可信赖的价格预估系统。 使用线性回归模型来预测波士顿房价，并通过三种不同的优化方法进行对比：1、采用正规方程的优化方式；2、应用梯度下降法进行优化；3、利用岭回归技术来进行预测，以此评估各自的效果。
     
  • 多变量线性回归：预测波士顿房价.ipynb
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    本Jupyter Notebook通过应用多变量线性回归模型，分析波士顿地区的房产数据，以预测房价，为房地产市场研究提供参考。 代码文件与B站上的视频教程同步，记录了完整的模型分析建模过程及注意事项，包括我自己走过的弯路。代码内容将与我即将发布的博客保持一致。
     
  • 基础线性回归-波士顿房价预测.ipynb
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    本Jupyter Notebook介绍了如何使用Python进行基础线性回归分析，通过波士顿房价数据集来预测房价，适用于初学者学习和实践。 简单线性回归在波士顿房价预测中的应用涉及使用历史数据来建立一个模型，该模型能够根据房屋的相关特征（如房间数量、地理位置等因素）来估计房价。通过分析这些变量与房价之间的关系，可以构建出一条最佳拟合直线，用以进行未来的房价预测。这种方法对于理解房地产市场的趋势和帮助购房者或投资者做出决策具有重要意义。
     
  • 基于线性回归的波士顿房价预测实现.zip
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    本项目通过Python编程实现了基于线性回归算法的波士顿房价预测模型，并分析了各影响因子对房价的影响。 本压缩包包含波士顿房价原始数据集，分为csv和data两个文件版本。源代码包含三个py文件，并且注释详细。此外还有其他预测模型，例如岭回归和Lasso回归，适合机器学习小白入门学习。
     
  • 波士顿房价预测：基于多变量线性回归的方法.zip
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    本项目通过运用Python进行数据分析和建模，采用多变量线性回归方法来预测波士顿地区的房价。结合多种影响因素，旨在为房产市场提供有价值的参考数据与模型应用实践。 代码文件与B站上的视频教程同步，记录了完整的模型分析建模过程及注意事项，代码可以直接使用。
     
  • 波士顿房价预测的线性回归分析（使用sklearn）.ipynb
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    本Jupyter Notebook通过运用Python库sklearn进行线性回归分析，详细探讨了影响波士顿地区房价的因素，并对房价进行了预测。 线性回归在波士顿房价预测中的应用使用sklearn库进行实现的代码示例文件为“线性回归-波士顿房价预测sklearn.ipynb”。
     
  • 关于波士顿房价的多元线性回归分析(Jupyter文件)
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    本Jupyter文件通过多元线性回归模型深入分析波士顿地区的房价数据，探究影响房价的关键因素及其相互关系。 用于TensorFlow2 的多变量波士顿房价预测模型的代码适用于线性回归分析，在Anaconda的Jupyter上可以直接使用。
     
  • 波士顿房价预测的线性回归模型分析.pdf
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    本论文通过构建线性回归模型来预测波士顿地区的房价，分析了影响房价的关键因素，并探讨了模型的准确性和应用前景。 基于线性回归模型的波士顿房价预测.pdf 文档探讨了如何使用线性回归这一统计学方法来预测波士顿地区的房价。通过分析多个影响房价的因素，如房屋平均房间数、住宅用地比例以及犯罪率等变量，该研究构建了一个能够有效预测房产价值的数学模型。