实战Kaggle比赛：预测房价

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实战Kaggle比赛：预测房价 :label: 之前几节我们学习了一些训练深度网络的基本工具和网络正则化的技术（如权重衰减、暂退法等）。本节我们将通过Kaggle比赛，将所学知识付诸实践。 Kaggle的房价预测比赛是一个很好的起点。此数据集由Bart de Cock于2011年收集 :cite: ，涵盖了2006-2010年期间亚利桑那州埃姆斯市的房价。这个数据集是相当通用的，不会需要使用复杂模型架构。它比哈里森和鲁宾菲尔德的波士顿房价数据集要大得多，也有更多的特征。本节我们将详细介绍数据预处理、模型设计和超参数选择。通过亲身实践，你将获得一手经验，这些经验将有益数据科学家的职业成长。下载和缓存数据集在整本书中，我们将下载不同的数据集，并训练和测试模型。