bp神经网络波士顿房价预测

BP神经网络可以用于波士顿房价预测，具体实现步骤如下：

1.准备数据集，使用housing.csv数据集。

2.使用Python代码实现前向和后向传播，具体实现步骤如下：

（1）导入必要的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

（2）加载数据集并进行标准化处理：

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target.reshape(-1, 1)
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
y = scaler.fit_transform(y)

（3）定义神经网络的参数：

n_features = X.shape[1]
n_hidden = 10
learning_rate = 0.01
n_epochs = 1000

（4）定义输入和输出的占位符：

_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_features])
y_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])

（5）定义权重和偏置变量：

weights = {
    'hidden': tf.Variable(tf.random_normal([n_features, n_hidden])),
    'output': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, 1]))
}
biases = {
    'hidden': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
    'output': tf.Variable(tf.random_normal([1]))
}

（6）定义前向传播过程：

hidden_layer = tf.add(tf.matmul(X_placeholder, weights['hidden']), biases['hidden'])
hidden_layer = tf.nn.relu(hidden_layer)
output_layer = tf.add(tf.matmul(hidden_layer, weights['output']), biases['output'])

（7）定义损失函数和优化器：

loss = tf.reduce_mean(tf.square(output_layer - y_placeholder))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss)

（8）定义TensorFlow会话并进行训练：

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for epoch in range(n_epochs):
        _, loss_value = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={X_placeholder: X, y_placeholder: y})
        if epoch % 100 == 0:
            print("Epoch:", epoch, " Loss:", loss_value)

3.损失函数使用方差，可以使用Tensorboard查看神经网络结构图和loss值的变化，具体实现步骤如下：

（1）定义Tensorboard的输出路径：

logdir = 'logs/'

（2）定义Tensorboard的输出节点：

tf.summary.scalar('loss', loss)
merged_summary_op = tf.summary.merge_all()
summary_writer = tf.summary.FileWriter(logdir, sess.graph)

（3）在训练过程中记录Tensorboard的输出：

_, loss_value, summary = sess.run([optimizer, loss, merged_summary_op], feed_dict={X_placeholder: X, y_placeholder: y})
summary_writer.add_summary(summary, epoch)

（4）在命令行中启动Tensorboard：

tensorboard --logdir=logs/

（5）在浏览器中打开Tensorboard的网址：

http://localhost:6006/