深度学习基础（Section two）主要探讨了在实际场景中应用深度学习技术，特别是通过线性回归和卷积神经网络(CNN)进行房价预测的案例。本文以Kaggle上的“房价预测”竞赛为平台，该比赛网址为<https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques>。
首先，作者介绍了线性回归的实战过程。在这个项目中，数据预处理是关键步骤。数据集分为训练集和测试集，包含诸如街道类型、建筑年份、屋顶类型、地下室状态等特征，其中特征值既有连续数值也有离散标签，还有缺失值"na"。使用Python库pandas进行数据加载，例如：
```python
import pandas as pd
train_data = pd.read_csv('/home/jiahui/PycharmProjects/house-prices-advanced-regression-techniques/train.csv')
test_data = pd.read_csv('/home/jiahui/PycharmProjects/house-prices-advanced-regression-techniques/test.csv')
```
接着，通过`.shape`属性查看数据集大小，并观察部分数据样本：
```python
train_data.shape, test_data.shape
train_data.iloc[0:4, [0, 1, 2, 3, -3, -2, -1]]
```
为了准备数据进行模型训练，作者将训练集和测试集的特征合并，同时处理缺失值，例如通过Z-scores标准化将数值特征转换为均值为0，标准差为1的标准分布：
```python
numeric_features = all_features.dtypes[all_features.dtypes != 'object'].index
all_features[numeric_features] = (all_features[numeric_features] - all_features[numeric_features].mean()) / all_features[numeric_features].std()
```
线性回归在此处可能作为基础模型，但文章随后转向卷积神经网络（CNN）的应用。CNN在图像识别领域表现出色，但在房价预测这类任务中，可能需要将其与适当的架构调整（如全连接层、池化层、Dropout等）结合起来，适应连续数据的特点。卷积操作用于提取特征，而padding则保持输入尺寸不变，transform则可能涉及到数据增强以扩充训练集。
在卷积神经网络的构建过程中，作者会定义合适的网络结构，包括卷积层、激活函数（如ReLU）、池化层等，以及选择适当的优化器（如Adam或SGD）和损失函数（如均方误差MSE）。训练网络函数会使用训练数据迭代更新模型参数，k折交叉验证确保模型泛化能力，最后用训练好的模型对整个数据集进行预测。
总结来说，本篇文章围绕深度学习基础，详细讲解了如何在Kaggle房价预测竞赛中运用线性回归和卷积神经网络，包括数据预处理、特征工程、模型构建和评估等环节，为读者提供了一个实战学习深度学习的实例。
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