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文档简介
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案例目标掌握使用神经网络构建回归模型的方法；掌握pandas数据读取、处理及可视化方法；掌握数据集预处理及划分方法；掌握回调函数的创建及tensorboard可视化工具；理解模型过拟合含义及处理方法。2案例分析2案例分析本案例为“房价预测”，通过构建神经网络模型来预测房屋的价格。网络模型的输人为房屋的信息，例如面积、楼层或房龄等信息，通过对这些输入信息的分析，预测房屋价格；本案例通过采用相应的技巧，防止模型过拟合，进一步理解过拟合问题；本案例通过构建回调函数，调用tensorboard工具可视化训练过程。2案例分析本案例使用的数据集为“HouseSalesinKingCounty,USA”数据集。此数据集共有21613笔房屋数据，每一笔数据有21个不同的信息，分别表示以下含义：●id:房子的标识号●date:房屋出售日期●price:房屋价格●bedrooms:卧室数量●bathrooms:浴室数量●sqft_living:居住的面积●sqftlot:实际的面积●floors：房屋总楼层数●waterfront:海景房●view：房屋是否看过●condition：整体条件●
grade:房屋的整体等级●sqftabove:地下室以外的面积●sqftbasement:地下室的面积●yr_built:房屋建造时间●yr_renovated:何时重新装修过●zipcode:邮政编码●lat:纬度坐标。●long:经度坐标。●sgftliving15:2015年记录的居住面积●saftlot15:2015年记录的实际面积3环境配置3环境配置Windows10Jupyternotebooktensorflow==2.3.0、keras==2.3.1Pandas==1.5.0Numpy==1.22.0matplotlib==3.3.24案例实施4案例实施案例实施过程包括：（1）导入包（2）加载和预处理数据（3）数据可视化（3）构建模型（4）编译模型（5）创建回调函数（6）
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