深度学习笔记（3）基于Tensorflow的多元线性回归：预测波士顿房价

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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∑nwixi+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.

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