MXNet入门之线性回归的从零实现-白红宇的个人博客

MXNet入门之线性回归的从零实现

发布日期：2021-05-28 16:22:58 浏览次数：55 分类：精选文章

本文共 449 字，大约阅读时间需要 1 分钟。

简介

房价预测模型旨在利用房屋面积和房龄这两个主要因素，预测其市场价格。该模型采用简单的线性回归算法，形如：

y^ = w₁x₁ + w₂x₂ + b

其中，x₁表示房屋面积，x₂表示房龄，y^表示模型对真实价格y的预测值。模型的参数包括权重w₁和w₂，以及偏差b，这些参数需要通过训练数据来确定。

生成数据集

为了训练上述模型，我们需要生成包含特征和标签的数据集。具体步骤如下：

定义模型参数：

权重：w₁ = 2，w₂ = -3.4

偏差：b = 4.2

生成特征值：

输入维度（特征数量）：num_inputs = 2

样本数量：num_examples = 1000

使用标准正态分布生成随机特征。

生成标签：

标签是通过公式计算的：y = w₁x₁ + w₂x₂ + b

为每个标签增加小的噪声（均值为0，标准差为0.01），模拟真实场景中的随机性。

然而，在实际应用中，价格还可能受其他因素（如地理位置、房型、市场供需等）的影响。因此，模型需要经过更多数据验证和优化，以确保预测准确性。

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