作业说明: 1.请使用PaddlePaddle建立线性回归模型,对波士顿房价进行预测,保证代码跑通。 2.请考虑可以从哪些方面进行调整,评分标准为最后输出的预测集上的平均误差, 平均误差越低越好。 经典的线性回归模型主要用来预测一些存在着线性关系的数据集。回归模型可以理解为:存在一个点集,用一条曲线去拟合它分布的过程。如果拟合曲线是一条直线,则称为线性回归。如果是一条二次曲线,则被称为二次回归。线性回归是回归模型中最简单的一种。 本教程使用PaddlePaddle建立起一个鲍鱼年龄预测模型。 在线性回归中: (1)假设函数是指,用数学的方法描述自变量和因变量之间的关系,它们之间可以是一个线性函数或非线性函数。 在本次线性回顾模型中,我们的假设函数为 Y’= wX+b ,其中,Y’表示模型的预测结果(预测的鲍鱼年龄),用来和真实的Y区分。模型要学习的参数即:w,b。 (2)损失函数是指,用数学的方法衡量假设函数预测结果与真实值之间的误差。这个差距越小预测越准确,而算法的任务就是使这个差距越来越小。 建立模型后,我们需要给模型一个优化目标,使得学到的参数能够让预测值Y’尽可能地接近真实值Y。这个实值通常用来反映模型误差的大小。不同问题场景下采用不同的损失函数。 对于线性模型来讲,最常用的损失函数就是均方误差(Mean Squared Error, MSE)。 (3)优化算法:神经网络的训练就是调整权重(参数)使得损失函数值尽可能得小,在训练过程中,将损失函数值逐渐收敛,得到一组使得神经网络拟合真实模型的权重(参数)。所以,优化算法的最终目标是找到损失函数的最小值。而这个寻找过程就是不断地微调变量w和b的值,一步一步地试出这个最小值。 常见的优化算法有随机梯度下降法(SGD)、Adam算法等等。 数据集共4177行,每行9列 前8列用来描述鲍鱼的各种信息,分别是性别、长度、直径、高度、总重量、皮重、内脏重量、克重,最后一列为该鲍鱼的年龄。 参考答案:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/281356