梯度下降算法在波士顿房价预测中的应用推导链接

### 回答1：
以下是梯度下降算法在波士顿房价预测中的应用推导链接：

1. 算法推导：https://blog.csdn.net/weixin_44436885/article/details/103464459

2. 代码实现：https://blog.csdn.net/weixin_44436885/article/details/103464535

希望对你有所帮助！

### 回答2：
梯度下降算法在波士顿房价预测中的应用可以通过以下几个步骤推导出来。

首先，我们需要定义一个损失函数，用于衡量预测值与实际房价之间的差异。在波士顿房价预测中，常用的损失函数是均方误差（Mean Squared Error）。我们可以将房价预测问题视为一个回归问题，通过最小化均方误差来找到最优的预测模型参数。

然后，我们需要选择模型的参数，用于计算房价的预测值。在波士顿房价预测中，常用的模型是线性回归模型，其参数包括截距和各个特征的系数。我们可以使用梯度下降算法来更新这些参数，使得损失函数最小化。

梯度下降算法的核心思想是通过沿着损失函数梯度的方向更新参数，以达到损失函数最小化的目标。具体而言，在每一次迭代中，我们计算当前参数下损失函数的梯度，并乘以一个学习率的因子，以确定下一次参数的更新方向和步长。通过不断迭代，我们使参数朝着使损失函数最小化的方向更新，并逐渐接近最优解。

在波士顿房价预测中，我们可以将每个样本的特征与对应的房价输入到模型中，计算模型的预测值与实际值之间的误差，并根据误差来更新模型的参数。通过反复迭代，梯度下降算法可以逐渐优化模型的参数，使得预测值与实际值之间的差异最小化。

综上所述，梯度下降算法可以在波士顿房价预测中应用，并通过不断优化模型参数来最小化损失函数，从而获得更准确的房价预测结果。