另一个常见的机器学习问题是回归问题
注意：logistic 回归不是回归算法，而是分类算法。
加载波士顿房价数据
from keras.datasets import boston_housing
(train_data, train_targets), (test_data, test_targets) = boston_housing.load_data()
print(train_data.shape)
print(test_data.shape)
print(train_targets)
(404, 13)
(102, 13)
[15.2 42.3 50. 21.1 17.7 18.5 11.3 15.6 15.6 14.4 12.1 17.9 23.1 19.9
15.7 8.8 50. 22.5 24.1 27.5 10.9 30.8 32.9 24. 18.5 13.3 22.9 34.7
16.6 17.5 22.3 16.1 14.9 23.1 34.9 25. 13.9 13.1 20.4 20. 15.2 24.7
22.2 16.7 12.7 15.6 18.4 21. 30.1 15.1 18.7 9.6 31.5 24.8 19.1 22.
14.5 11. 32. 29.4 20.3 24.4 14.6 19.5 14.1 14.3 15.6 10.5 6.3 19.3
19.3 13.4 36.4 17.8 13.5 16.5 8.3 14.3 16. 13.4 28.6 43.5 20.2 22.
23. 20.7 12.5 48.5 14.6 13.4 23.7 50. 21.7 39.8 38.7 22.2 34.9 22.5
31.1 28.7 46. 41.7 21. 26.6 15. 24.4 13.3 21.2 11.7 21.7 19.4 50.
22.8 19.7 24.7 36.2 14.2 18.9 18.3 20.6 24.6 18.2 8.7 44. 10.4 13.2
21.2 37. 30.7 22.9 20. 19.3 31.7 32. 23.1 18.8 10.9 50. 19.6 5.
14.4 19.8 13.8 19.6 23.9 24.5 25. 19.9 17.2 24.6 13.5 26.6 21.4 11.9
22.6 19.6 8.5 23.7 23.1 22.4 20.5 23.6 18.4 35.2 23.1 27.9 20.6 23.7
28. 13.6 27.1 23.6 20.6 18.2 21.7 17.1 8.4 25.3 13.8 22.2 18.4 20.7
31.6 30.5 20.3 8.8 19.2 19.4 23.1 23. 14.8 48.8 22.6 33.4 21.1 13.6
32.2 13.1 23.4 18.9 23.9 11.8 23.3 22.8 19.6 16.7 13.4 22.2 20.4 21.8
26.4 14.9 24.1 23.8 12.3 29.1 21. 19.5 23.3 23.8 17.8 11.5 21.7 19.9
25. 33.4 28.5 21.4 24.3 27.5 33.1 16.2 23.3 48.3 22.9 22.8 13.1 12.7
22.6 15. 15.3 10.5 24. 18.5 21.7 19.5 33.2 23.2 5. 19.1 12.7 22.3
10.2 13.9 16.3 17. 20.1 29.9 17.2 37.3 45.4 17.8 23.2 29. 22. 18.
17.4 34.6 20.1 25. 15.6 24.8 28.2 21.2 21.4 23.8 31. 26.2 17.4 37.9
17.5 20. 8.3 23.9 8.4 13.8 7.2 11.7 17.1 21.6 50. 16.1 20.4 20.6
21.4 20.6 36.5 8.5 24.8 10.8 21.9 17.3 18.9 36.2 14.9 18.2 33.3 21.8
19.7 31.6 24.8 19.4 22.8 7.5 44.8 16.8 18.7 50. 50. 19.5 20.1 50.
17.2 20.8 19.3 41.3 20.4 20.5 13.8 16.5 23.9 20.6 31.5 23.3 16.8 14.
33.8 36.1 12.8 18.3 18.7 19.1 29. 30.1 50. 50. 22. 11.9 37.6 50.
22.7 20.8 23.5 27.9 50. 19.3 23.9 22.6 15.2 21.7 19.2 43.8 20.3 33.2
19.9 22.5 32.7 22. 17.1 19. 15. 16.1 25.1 23.7 28.7 37.2 22.6 16.4
25. 29.8 22.1 17.4 18.1 30.3 17.5 24.7 12.6 26.5 28.7 13.3 10.4 24.4
23. 20. 17.8 7. 11.8 24.4 13.8 19.4 25.2 19.4 19.4 29.1]
404个训练样本，102个测试样本，每个样本有13个数值特征（人均犯罪率、每个住宅平均房间数、告诉公路可达性等）。目标是房屋价格中位数，单位是千美元。
准备数据
mean = train_data.mean(axis=0) # 0代表列的计算，1代表行的计算
train_data -= mean
std = train_data.std(axis=0)
train_data /= std
test_data -= mean
test_data /= std
需要对每个特征做标准化。注意：用于测试数据标准化的均值和标准差都是在训练数据上计算得到的，我们不能使用测试数据上计算的任何结果。
哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈
