MATLAB 人工智能实验设计 基于BP神经网络的房价预估器设计

MATLAB 人工智能实验设计 基于BP神实验内容和步骤 Boston房价数据集简介 20 世纪70 年代中期波士顿郊区房屋价格数据集，它包含的样本数相对较少，有506个。输入数据包含了影响房价的13个特征值，每个特征（比如犯罪率）都有不同的取值范围。例如，有些特性是比例，取值范围为0-1；有的取值范围为1-12；还有的取值范围为0~100，等等。部分样本的特征数据如下表所示： 基于MatLab的学习器设计经网络的房价预估器设计 学习器代码编写 （1）我们需要建立一个预测器，可以通过特征来预测房屋价格，具体代码如下： 步骤1：初始化程序 ↓-------------------------------------------------------------------------------------------------------------- clear all; %% 清除工作空间内的变量及数据，防止后续重名影响程序运行； close all; %% 关闭所有打开的图形窗口； clc; %% 清除命令行窗口中的代码； ↑----------------