使用Pytorch解决回归问题的一般方法配套资源

基于R语言的上海房价预测模型.docx

基于R语言的上海市房价预测

训练结果数集(pdf)与源代码。 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）

使用特征处理后的数据训练机器学习算法得到训练后的模型，然后将模型保存下来，用于以后的房价预测。

每个人的生活中都有一个点，那就是该人希望购买或出售房屋。 首先考虑一个人需要买房的情况。 该人将以合理的价格寻找他/她想要的房子。 该人将具有一些决定他/她想要在房子里拥有什么功能。 该人将能够决定他/她所寻找的房屋类型是否物有所值。类似地，考虑一个人需要出售房屋的情况。 通过使用房屋价格预测系统，卖方将能够决定他/她可以在房屋中添加的所有功能，以便可以更高的价格出售房屋。 因此，从以上两种情况中我们可以确认房价预测对买卖双方都有用。本文将有助于基于各种参数来预测房价。 用户将能够输入他们想要购买的房屋类型，并在机器学习的帮助下，房屋价格预测器将显示所需房屋的估计价格。

Tensorflow多变量线性回归（房价预测） 。。

排名靠前1%，代码经过注释，很详细。 里面有关于预处理的部分尤为精彩。 非常值得学习。 Kaggle入门必备

人工神经网络入门例子，搭建四层神经网络模型，预测波士顿郊区房屋价格。程序在Python3环境下预测通过。

完整代码，可直接运行