使用机器学习预测房价：数据预处理与梯度下降法

该资源是一个关于使用人工智能和机器学习，特别是线性回归，来预测房价的实例。数据来源于一个Excel文件，包含多个影响房价的因素，如房屋居住面积（RM）、学生与教师比例（PTRATIO）、低收入居民百分比（LSTAT）以及中位房价（MEDV）。在预处理阶段，数据进行了归一化处理，并使用sklearn库的train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来，采用梯度下降法来更新模型权重，以找到最佳参数，最终用于对新的房价数据进行预测。 在这个案例中，主要涉及以下知识点： 1. **机器学习基础**：这是一个典型的监督学习问题，通过已知的房价数据（标签）和相关特征（输入变量）来训练模型，以期在未知数据上进行预测。 2. **线性回归**：线性回归是一种简单且常用的预测模型，通过找到特征和目标变量之间的最佳线性关系来预测数值型结果。在这个例子中，模型试图找到RM、PTRATIO、LSTAT和一个常数项（ones列）的最优权重组合，以最小化预测误差。 3. **数据预处理**：在导入数据后，首先删除了几行，然后选择了特定的特征列。对特征进行归一化处理，将每个特征除以其最大值，使得所有特征处于同一尺度，这对于梯度下降等算法非常重要，因为它可以加速收敛速度。 4. **数据划分**：使用`train_test_split`函数将数据集分为训练集（80%）和测试集（20%），这有助于评估模型的泛化能力，即模型在未见过的数据上的表现。 5. **梯度下降法**：在机器学习中，梯度下降是一种优化算法，用于找到模型参数的最优值，即最小化损失函数。在这个代码片段中，定义了一个`gradent_decent`函数来执行这个过程，不断调整权重以减少预测误差。 6. **Python编程**：使用了Python编程语言，导入了pandas库进行数据操作，numpy库进行数值计算，以及sklearn库进行数据分割和模型评估。 7. **模型评估指标**：虽然在提供的代码中没有直接提到，但通常会使用均方误差（MSE）或类似指标来评估模型的性能，特别是在线性回归中。 8. **模型应用**：训练好的模型可以用来预测新房子的价格，只需将对应的房子特征输入到模型中，模型会根据学到的权重给出预测的房价。 这个案例提供了一个完整的机器学习项目流程，从数据加载、预处理、模型训练到预测，是初学者理解和实践机器学习的好例子。