按课程案例，动手完成编码实践。
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）
3、以上两个文件一起压缩为一个压缩文件后作为附件上传
评价标准：
1、完成案例中的代码，有完整的代码，模型能运行优化出结果，8分；
2、调整过超参数，记录文件中有至少5组数据，2分；
利用python面向对象的思想，对其进行编程：
%matplotlib notebook
import tensorflow.c
2021-07-10 14:33:00
100KB
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科技行业科技先锋系列报告36：足式机器人，波士顿动力-191023.pdf
2021-07-08 12:04:48
1.47MB
波士顿房价数据集用于文章中的线性回归和其他算法，非常好用，
波士顿房价数据集用于文章中的线性回归和其他算法，非常好用，
波士顿房价数据集用于文章中的线性回归和其他算法，非常好用，
波士顿房价数据集用于文章中的线性回归和其他算法，非常好用，
波士顿房价数据集用于文章中的线性回归和其他算法，非常好用，
2021-07-03 22:41:33
126KB
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14个属性
crim,zn,indus,chas,nox,rm,age,dis,rad,tax,ptratio,black,lstat,medv
2021-06-24 19:01:56
34KB
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（含实验代码）采用密集连接网络分别从两个方面进行预测，一方面是没有使用K折验证，预测结果不好，另一方面是加入K折验证改进后的结果，最后预测的房价与真实值基本符合。
2021-06-23 07:02:31
908KB
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我们正在使用 Flickr API 为波士顿绿地收集社交媒体。
我可能会使用 Ruby 来查询 API，但其他语言也可以！ 我们只需要照片元数据。
这是Stamen Design关于“映射加利福尼亚社交媒体和开放空间之间的交叉点”的优秀文章的实现->
2021-06-22 15:04:42
1010KB
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