深度学习笔记(3)基于Tensorflow的多元线性回归:预测波士顿房价

问题描述 给定波士顿地区一系列地区租房的价格,然后罗列出了收集到多个因素,每个因素已经是量化好。现在给定的要求是,使用一个多元线性模型去拟合这些数据,然后用于预测。 模型 price=f(x1,x2,...,xn)=∑i=1nwixi+b price = f(x_1, x_2, ..., x_n) = \sum\limits_{i=1}^{n} w_i x_i + bprice=f(x1​,x2​,...,xn​)=i=1∑n​wi​xi​+b 这里没有激活函数,所以还不到神经网络的阶段。 基于Tensorflow的建模一般步骤 数据准备: 1. 筛选 2. 分类 3. 清洗 4. 格式化 模型构建 1.