房价预测的BP神经网络实现

简介

本项目提供了一个使用BP神经网络进行波士顿房价预测的Python代码实现。通过训练数据housing.csv，使用前向和后向传播算法，并采用方差作为损失函数，实现了房价预测模型。

资源文件

• 房价预测的BP神经网络实现_python代码
  • 描述：波士顿房价预测的BP神经网络实现
  • 训练数据：housing.csv（使用波士顿房价数据）
  • 实现内容：
    • 使用Python代码实现前向和后向传播
    • 损失函数使用方差

使用方法

1. 下载资源文件：
   • 下载本仓库中的房价预测的BP神经网络实现_python代码文件。
2. 准备数据：
   • 确保你有一个名为housing.csv的波士顿房价数据文件。
3. 运行代码：
   • 使用Python环境运行提供的代码文件。
   • 代码将加载housing.csv数据，进行训练，并输出预测结果。

依赖库

• Python 3.x
• NumPy
• Pandas
• Matplotlib（可选，用于可视化）

贡献

欢迎任何形式的贡献，包括但不限于代码优化、文档改进、问题反馈等。请通过提交Issue或Pull Request来参与贡献。

许可证

本项目采用MIT许可证。

联系

如有任何问题或建议，请通过GitHub Issues联系我们。

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希望本项目能帮助你更好地理解和实现BP神经网络在房价预测中的应用。祝你学习愉快！

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