使用線性迴歸模型對波士頓數據集進行預測。

1、數據集讀入 導入sklearn的自帶數據集——boston數據集，分別取出特徵向量，以及樣本。 2、數據預處理，根據需要進行標準化，歸一化處理 查看數據集中的數據，X的數據最小爲0.0,最大爲711，y的數據最小爲5.0,最大爲50。數據的跨度較大，因此採用最小最大標準化的規則來把數據歸一化到[0,1]，以便讓代價函數收斂得更快一點。 標準化後的數據：     3、將數據集劃分爲訓練集與測試集

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