深度學習——多元線性迴歸：波士頓房價預測問題TensorFlow實戰

一、波士頓房價預測機器學習 波士頓房價數據集包括506個樣本，每一個樣本包括12個特徵變量和該地區的平均房價。房價（單價）顯然和多個特徵變量相關，不是單變量線性迴歸（一元線性迴歸）問題，選擇多個特徵變量來創建線性方程，這就是多變量線性迴歸（多元線性迴歸）問題。學習 二、機器學習步驟變量 （1）準備數據數據 （2）構建模型模型 （3）訓練模型 （4）進行預測 三、數據讀取 （1）數據集解讀 CRIM

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