问题描述
给定波士顿地区一系列地区租房的价格，然后罗列出了收集到多个因素，每个因素已经是量化好。现在给定的要求是，使用一个多元线性模型去拟合这些数据，然后用于预测。
模型
price=f(x1,x2,…,xn)=∑i=1nwixi+b price = f(x_1, x_2, …, x_n) = \sum\limits_{i=1}^{n} w_i x_i + bprice=f(x1,x2,…,xn)=i=1∑nwixi+b
这里没有激活函数，所以还不到神经网络的阶段。
基于Tensorflow的建模一般步骤
数据准备：
1. 筛选
2. 分类
3. 清洗
4. 格式化
模型构建
1.
