逐步回归法Matlab代码-Boston房价预测：使用PaddlePaddle的神经网络模型
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简介：
本项目利用Matlab实现逐步回归算法，并结合PaddlePaddle框架搭建神经网络模型，旨在提升波士顿房价预测精度。
本段落基于百度AI平台飞桨学院的《》课程中的学习心得与理解撰写而成。文章主要介绍使用飞桨框架构建神经网络的过程，并通过房价预测模型的理解及代码实现来整理所学内容，力求简洁明了。
在开始构建模型之前，需要先加载飞桨框架的相关库文件。
```python
import paddle.fluid as fluid
import paddle.fluid.dygraph as dygraph
from paddle.fluid.dygraph import Linear
import numpy as np
```
数据处理是建模的重要步骤之一，包括以下五个环节：数据导入、形状变换、划分训练集与测试集、归一化处理以及封装`loaddata`函数。完成这些预处理后，才能将数据输入模型中进行学习和预测。
对于每个特征的归一化操作，目的是将其值调整到0至1之间，以便更好地适应后续的数据分析及建模需求。
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