训练结果数集(pdf)与源代码。 通过梯度下降优化器进行优化，尝试采用不同的学习率和训练轮数等超参数，记录训练后的损失值和W、b变量值。 提交要求： 1、至少5次不同超参数的运行结果的记录文档（word格式或者txt格式） 2、你认为最优的一次带运行结果的源代码文件（.ipynb 格式）

每个人的生活中都有一个点，那就是该人希望购买或出售房屋。 首先考虑一个人需要买房的情况。 该人将以合理的价格寻找他/她想要的房子。 该人将具有一些决定他/她想要在房子里拥有什么功能。 该人将能够决定他/她所寻找的房屋类型是否物有所值。类似地，考虑一个人需要出售房屋的情况。 通过使用房屋价格预测系统，卖方将能够决定他/她可以在房屋中添加的所有功能，以便可以更高的价格出售房屋。 因此，从以上两种情况中我们可以确认房价预测对买卖双方都有用。本文将有助于基于各种参数来预测房价。 用户将能够输入他们想要购买的房屋类型，并在机器学习的帮助下，房屋价格预测器将显示所需房屋的估计价格。

房屋价格预测器 目的和技术：以下程序使用Python ， Matplotlib ， Numpy ， Sympy ， Pandas和sci-kit预测波士顿市的房价。 程序： 提出问题 收集数据 清理数据 探索可能性和相关性 图形化地建模数据 评估功能内的价格 算法：我实现了一个多元线性回归模型来预测房价。这种方法也称为多元回归，是一种统计技术，它使用几个参数变量来预测响应变量的结果。在这种情况下，我从数据集中提取了几个变量，包括房价，犯罪率，年龄，距水的近距离，税收等，以使我的模型更准确。我挑选出与初始价格数据相对应的p值较低的变量，以及对于此特定问题具有逻辑意义的其他条件。然后，我将自己的知识运用到分配方法，标准差，MSE，RMSE等方面……对房价进行最终计算。 另外，我考虑了线性回归中的多重共线性等问题，以确保我的程序尽可能精确。 数据可视化工作： 下面是一个模型，用于说明数据集中变量

这个是多元的

有关回归分析的所有算法，包括详细的原理介绍及具体的matlab代码，很适合初学者使用，及有关工程人员参考；其中包含了一元线性回归、最小二乘估计方法、显著性检验、多元线性回归、利用回归模型预测、非线性回归、逐步回归等

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.

压缩包内含一份docx格式和一份PDF格式的论文。论文（含附录代码等）共2万余字，主要运用《概率论与数理统计》（盛骤等）里的一些基本分析方法对《红楼梦》进行了文笔赏析并得到一些相关的推测，并且针对后40回作者是否曹雪芹也给出了简单的推测。内含有两个实现分析的python代码文件。

------------：）----------采用MATLAB语言编程，基于梯度下降法实现多元线性回归模型，并与正规方程计算结果进行对比。

处理多元线性回归中自变量共线性的几种方法

该模型主要是以多元回归为主，比如：多对一的输出，多对多的输出，都可以用回归模型解决。文件分为两种：一种是针对随机产生的数据写的多元回归模型；另一种是根据真实的文件数据写的多元回归模型。两个模型大同小异，主要的不同就是数据的生成方式，一个是随机，一个是文件导入。多元线性回归模型是基于pytorch完成的，对于初学者绝对的友好。