波士顿房价预测数据，506条，带表头，csv格式。还有一个线性回归的预测模型，基于TensorFlow、python，可直接运行

Boston-Model-Housing-prices-Multiple-Regression:使用多元回归模型从sklearn.datasets.load_boston预测房价

房屋价格预测 艾姆斯住房数据集摘自kaggle竞赛。 该项目的目的是预测Boston Housing Dataset中房屋的房价。 提供了两个文件，即训练和测试，并且要估计测试数据的价格。 在这里，我已使用XGBoost进行预测。 感谢Krish Naik制作了这些精彩的视频，以帮助他们理解和实施房价预测。 稍后，我将添加探索性数据分析，并将XGBoost模型的结果与其他回归技术进行比较。 房价预测步骤 加载数据中 数据探索2.1具有空值的特征2.2数值特征 2.2.1 Year Fea

一、加载数据集 将取值范围差异很大的数据输入到神经网络中，这是有问题的。网络可能会自动适应这种取值范围不同的数据，但学习肯定变得更加困难。对于这种数据，普遍采用的最佳实践是对每个特征做标准化，即对于输入数据的每个特征（输入数据矩阵中的列），减去特征平均值，再除 以标准差，这样得到的特征平均值为 0，标准差为 1。用Numpy 可以很容易实现标准化。 from keras.datasets import boston_housing (x_train, y_train), (x_test, y_t