深度学习实现线性回归：权重与偏置解析

"这篇文档介绍的是如何在深度学习框架下实现线性回归，并输出权重w和截距b。文中通过加载波士顿房价数据集，对其进行预处理，包括数据读取、格式转换、数据分割以及归一化处理，然后创建神经网络类Net，用于线性回归模型的构建和训练。" 在深度学习中，线性回归是一种基础的机器学习模型，常用于预测连续数值型数据。线性回归模型通常表示为 y = wx + b，其中y是目标变量，x是输入特征，w是特征的权重，而b是截距。在这个例子中，目标是根据给定的一系列特征（如犯罪率、住宅区比例、工业指数等）来预测房价。 首先，文档展示了如何导入必要的库，如NumPy和matplotlib，以及数据加载功能。`load_data()`函数从文件中读取数据，这里使用的是波士顿房价数据集，一个经典的数据集，包含了14个特征，最后一个特征是房价。通过`reshape`方法，原始数据被转换成二维数组，便于后续处理。 接着，文档提到将数据集划分为训练集和测试集，比例为80:20，确保训练集与测试集互不重叠。这样做是为了在模型训练后评估其在未见过的数据上的性能。 在数据预处理阶段，对特征进行了归一化处理，这是为了让不同尺度的特征具有可比性。归一化公式为 (x - 平均值) / (最大值 - 最小值)，这样每个特征的值都会被缩放到0到1之间。这里，训练集的统计信息（最大值、最小值和平均值）用于对整个数据集进行归一化。 最后，文档提到了`class Net`，这可能是一个自定义的神经网络类，用于实现线性回归模型。通常，这个类会包含初始化权重和偏置的方法，前向传播函数（计算预测值），以及损失函数和优化算法，用于训练过程。 这个文档涵盖了深度学习线性回归模型的基础，包括数据预处理、模型构建和训练的步骤。通过这个示例，读者可以了解到如何在实际项目中应用深度学习技术解决回归问题。