使用线性回归进行波士顿房价预测

使用线性回归进行波士顿房价预测是一种常见的机器学习方法。在这个问题中，我们可以使用波士顿房价数据集来训练模型，然后使用该模型来预测新的房价。

具体来说，我们可以使用三种方法来对比预测效果：
1. 使用正规方程的优化方法对波士顿房价进行预测；
2. 使用梯度下降的优化方法对波士顿房价进行预测；
3. 使用岭回归对波士顿房价进行预测。

其中，正规方程是一种解析解方法，可以直接求出最优解，但是当数据集很大时，计算量会很大。梯度下降是一种迭代方法，可以在大数据集上有效地工作，但是需要选择合适的学习率和迭代次数。岭回归是一种正则化方法，可以避免过拟合问题。

在实际应用中，我们可以使用交叉验证等方法来评估模型的性能，并选择最优的模型来进行预测。