基于波士顿房价数据集,应用tf.keras搭建神经网络模型

波士顿房价数据集是由1978年美国波士顿与周边地区房屋的信息所构成的数据集。在这个数据集中，我们可以得到包括犯罪率、平均房间数、房屋离工作区中心的距离以及社区中收入中位数等以及14个特征。这些特征将用来预测所对应的房屋价格中位数。

当我们要用神经网络去处理这些数据时，我们需要将数据进行预处理来消除数据的差异性，有可能会进行归一化操作。然后使用 tf.keras 库来搭建神经网络模型，利用包含输入数据和输出数据的训练集对模型进行训练和优化。最终目标是使得神经网络模型能够预测新输入数据的输出数据。

使用 tf.keras 搭建神经网络模型时，我们需要选择合适的激活函数、损失函数以及优化器。常用的优化器包括Adam、SGD、Adadelta等方法。我们需要根据实际情况来选择合适的优化器。常用的激活函数包括ReLU、Sigmoid、Tanh等方法。损失函数的选择也比较关键，常用的损失函数有均方误差、交叉熵等方法。我们可以通过比较模型对不同损失函数的结果来选择最优的损失函数。

在模型训练过程中，我们可以通过监测模型的性能来对模型进行调整，监测指标包括训练集和测试集的准确度、损失等参数。当我们发现模型出现过拟合或者欠拟合等问题时，可以通过增加训练数据、减小网络规模、增加正则化项等方法来改善模型的性能。

总结来说，在使用 tf.keras 库搭建神经网络模型时，需要经过以下步骤：数据预处理、选择适当的激活函数、损失函数和优化器、模型训练参数调整等等。在实际应用中，我们可能需要通过不断尝试调整模型，从而得到最优的模型参数。