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目录1案例目标01任务02任务环境配置03任务案例分析案例实施04任务1案例目标1案例目标掌握回归的概念及原理；掌握回归模型的搭建方法；掌握回归问题使用的损失函数和评估指标；掌握使用pandas包的数据分析方法；掌握图形可视化包seaborn的使用。2案例分析2案例分析汽车燃油效率预测问题是回归问题中的经典案例；本案例通过燃油效率预测问题，使用Keras框架实现回归问题的建模流程；案例采用AutoMPG数据集，它记录了各种汽车效能指标与气缸数、重量、马力等其它因子的真实数据，2案例分析查看数据集的前5组数据，如表所示，其中：mpg（燃油效率）、cylinders（气缸）、displacement（排量）、horsepower（马力）、weight（重量）、acceleration（加速度）、modelyear（型号年份）、origin（产地）。除了产地的数字字段表示类别外，其他字段都是数值类型。对于产地，1表示美国，2表示欧洲，3表示日本。3环境配置2环境要求Windows10Jupyternotebooktensorflow==2.3.0、keras==2.3.1matplotlib==3.3.2seaborn==0.12.1pandas==1.15.14案例实施4案例实施部分代码示例：1、导入包4案例实施2、加载数据集4案例实施3、构建全

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