不采用优化器直接根据梯度和学习率通过变量赋值语句来调整优化变量的值，以实现波士顿房价预测问题的建模和训练源代码

在不使用优化器的情况下手动更新模型参数以进行波士顿房价预测问题的建模和训练，通常涉及到手动计算梯度并调整权重。以下是使用Python和scikit-learn库的一个简单示例，这里我们将使用梯度下降法（GD）：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 初始化线性回归模型和随机权重
model = LinearRegression()
n_features = X.shape[1]
weights = np.random.rand(n_features)

# 设置步长和迭代次数
learning_rate = 0.01
epochs = 1000

for epoch in range(epochs):
    # 预测并计算误差
    predictions = np.dot(X, weights)
    error = y - predictions
    
    # 手动计算梯度
    gradient = -np.mean(2 * X.T @ error / len(y))
    
    # 更新权重
    weights -= learning_rate * gradient

# 使用最终权重进行预测
predictions_final = np.dot(X, weights)

print("Final model coefficients:", weights)

在这个例子中，我们并没有使用优化器如SGD或Adam，而是手动实现了梯度下降算法。每次循环迭代，我们都根据当前权重和梯度计算新的权重。