Python中的机器学习与深度学习库综述及房价预测实践（附完整代码和数据）

简介：
本文全面介绍Python中流行的机器学习与深度学习库，并通过具体案例进行房价预测实践，提供完整代码和相关数据供读者参考。 本段落档详细总结了Python中最常用的几个机器学习与深度学习库的功能及基本操作方法，并通过波士顿房价预测这一典型例子，具体实现了从数据准备到模型评估的整个机器学习流程。文档涵盖了使用Pandas、NumPy处理数据的基础知识；利用Scikit-Learn训练传统机器学习模型（如线性回归）及其评估指标介绍；同时使用Keras建立基于TensorFlow的一个深度学习框架来进行房价预测任务，并对比分析了传统机器学习与深度学习的表现效果。此外，文档还探讨了一些可能的发展路径，比如特征工程的优化以及其他不同类型模型的应用尝试。 本段落档适用于具有一定编程经验并对Python感兴趣的初学者和技术开发者。旨在通过具体的实践应用加深对于机器学习及深度学习的理解；通过项目实战体验机器学习的完整流程；比较不同类型的模型带来的效果变化；激发对未来发展方向的思考。除了详述代码逻辑与实现外，文中还提供了详细的图表展示帮助直观理解数据分析的过程。