单层神经网络解决多元线性回归问题
问题背景
在之前提到的单层网络解决一元线性回归问题中，出租车的价格仅考虑了一个因素——里程，其他的影响因素都没有考虑。如果考虑实际问题中的多个因素，并对多个因素的影响权重进行预测，这就是多元线性回归问题。
本文将使用波士顿郊区的房价数据训练一个房价预测模型，并评估此模型的预测能力。
数据可以在这里点击下载
在对波士顿房价预测模型进行训练之前，我们先训练一个简单的多元线性回归模型，以熟悉多元线性回归的方法。
在训练完简单的Demo后，再进行波士顿房价的预测模型训练。
简单多元线性回归示例
导包
1 | import numpy as np |
未完待续
END
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