Python中常用机器学习与深度学习库的总结及房价预测应用（包含详细的完整的程序和数据）

本文档详细地总结了Python中最常用的几个机器学习与深度学习库的功能与基本操作方法，并且通过波士顿房价预测这一典型例子，具体实现了从数据准备到模型评估整个机器学习流程。涵盖了Pandas、NumPy用于处理数据的基础；利用Scikit-Learn训练传统机器学习模型（如线性回归）及其评估指标介绍，同时使用Keras建立了基于TensorFlow的一个深度学习框架来进行房价预测任务，对比分析传统机器学习与深度学习的表现效果。此外文中还探讨了一些可能的发展路径，比如特征工程的优化以及其他不同类型模型的尝试。适用于想快速入门并且希望通过实际动手实验加深理解的相关技术人员或者学生。 适用人群：具有一定编程经验并对Python有兴趣的学习者和技术开发者。 使用场景及目标：旨在通过具体的实践应用加深对于机器学习及深度学习的理解；通过项目实战体验机器学习的完整流程；比较不同类型的模型带来的效果变化；激发对未来发展方向的思考。 其他说明：文中除了详述代码逻辑与实现外，亦有详细的图表展示帮助直观理解数据分析的过程。