基于神经网络的房价预测,房价预测 神经网络

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1、什么是深度学习，促进深度学习的策略

最近几年，人工智能技术快速发展，深度学习领域迎来爆发，越来越多的人才加入到深度学习行业。很多小白在初学深度学习的时候，经常会遇到各种各样的问题，如何才能快速入门呢？
我们知道，深度学习是一个将理论算法与计算机工程技术紧密结合的领域，需要扎实的理论基础来帮助你分析数据，同时需要工程能力去开发模型和部署服务。所以只有编程技能、机器学习知识、数学三个方面共同发展，才能取得更好的成果。
按我们的学习经验，从一个数据源开始——即使是用最传统、已经应用多年的机器学习算法，先完整地走完机器学习的整个工作流程，不断尝试各种算法深挖这些数据的价值，在运用过程中把数据、特征和算法搞透，真正积累出项目经验，才能更快、更靠谱的掌握深度学习技术。
为了帮助行业人才更快地掌握人工智能技术，中公优就业联合中科院自动化研究所专家，开设人工智能《深度学习》课程，通过深度剖析人工智能领域深度学习技术，培养人工智能核心人才。
在为期5周的课程学习中，你将全面了解AI深度学习的相关知识，掌握人工神经网络及卷积神经网络原理、循环神经网络原理、生成式对抗网络原理和深度学习的分布式处理，并应用于企业级项目实战。
通过对专业知识的掌握，你会更系统地理解深度学习前沿技术，并对学会学习（元学习）、迁移学习等前沿主流方向发展有自己的想法。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、我对自己未来的职业发展之路将如何打算?我的初步选择是什么?

其实你的选择还是比较多的，主要还要看性格的问题，性格外向的话，那你的选择就会非常大了，就比如说销售，通常来说如果性格内向有两个选择分别是找一份需要长跟人打交道的工作锻炼自己，还有就是找一份不用跟人打交道的工作，而长跟人打交道的工作，发展最好的就是销售，所以也是最好的选择人工神经网络预测房价开题报告。而不同跟人打交道的工作，现在发展最好的是人工智能编程，就像我们使用的一些智能手机、智能音箱还有智能机器人等等，这些都是经由人工智能编程来实现的，而且现在还有很多的朋友想转行做人工智能，不过只能去一些机构去学习，虽然这些机构讲的也还不错，会让你理论和实践相结合，当然找工作也还可以，不过还是有顾虑，对此，为大家分享一下，机构讲课的一些内容，给大家做个参考。就以深度学习原理到进阶实战来说，需要学习的有：

神经网络

从生物神经元到人工神经元

激活函数Relu、Tanh、Sigmoid

透过神经网络拓扑理解逻辑回归分类

透过神经网络拓扑理解Softmax回归分类

透过神经网络隐藏层理解升维降维

剖析隐藏层激活函数必须是非线性的原因

神经网络在sklearn模块中的使用

水泥强度预测案例及绘制神经网络拓扑

BP反向传播算法

BP反向传播目的

链式求导法则

BP反向传播推导

不同激活函数在反向传播应用

不同损失函数在反向传播应用

Python实现神经网络实战案例

TensorFlow深度学习工具

TF安装（包含CUDA和cudnn安装）

TF实现多元线性回归之解析解求解

TF实现多元线性回归之梯度下降求解

TF预测california房价案例

TF实现Softmax回归

Softmax分类MNIST手写数字识别项目案例

TF框架模型的保存和加载

TF实现DNN多层神经网络

DNN分类MNIST手写数字识别项目案例

Tensorboard模块可视化

其实，如果性格内向想做销售还需要考虑适应得问题，毕竟你以前习惯了，现在突然改变一下生活方式，如果适应不了销售的环境，那你改变性格这一想法就得要重新考虑一下了。不过如果选择一些不用跟人打交道的工作，那你可能适应的比较好，因为你一直就是这样生活的，不会出现不习惯的问题，也能让你更自在，毕竟舒服的生活是大多数人的追求吗，另外你也可以在好好的考虑一下，不用急着做决定，毕竟一分工作关乎到以后的生活，还是非常重要的。

3、大数据、云计算、人工智能之间有什么样的关系？

云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源，网络资源，存储资源三个方面。想象你有一大堆的服务器，交换机，存储设备，放在你的机房里面，你最想做的事情就是把这些东西统一的管理起来，最好能达到当别人向你请求分配资源的时候（例如1核1G内存，10G硬盘，1M带宽的机器），能够达到想什么时候要就能什么时候要，想要多少就有多少的状态。

这就是所谓的弹性，俗话说就是灵活性。灵活性分两个方面，想什么时候要就什么时候要，这叫做时间灵活性，想要多少就要多少，这叫做空间灵活性。

物理机显然是做不到这一点的。虽然物理设备是越来越牛了：

服务器用的是物理机，例如戴尔，惠普，IBM，联想等物理服务器，随着硬件设备的进步，物理服务器越来越强大了，64核128G内存都算是普通配置。

网络用的是硬件交换机和路由器，例如思科的，华为的，从1GE到10GE，现在有40GE和100GE，带宽越来越牛。

存储方面有的用普通的磁盘，也有了更快的SSD盘。容量从M，到G，连笔记本电脑都能配置到T，更何况磁盘阵列。所以人们想到的第一个办法叫做虚拟化。所谓虚拟化，就是把实的变成虚的。

物理机变为虚拟机：cpu是虚拟的，内存是虚拟的。

物理交换机变为虚拟交换机：网卡是虚拟的，交换机是虚拟的，带宽也是虚拟的。

物理存储变成虚拟存储：多块硬盘虚拟成一个存储池，从中虚拟出多块小硬盘。

虚拟化很好的解决了上面的三个问题：

人工运维：虚拟机的创建和删除都可以远程操作，虚拟机被玩坏了，删了再建一个分钟级别的。虚拟网络的配置也可以远程操作，创建网卡，分配带宽都是调用接口就能搞定的。

浪费资源：虚拟化了以后，资源可以分配的很小很小，比如1个cpu，1G内存，1M带宽，1G硬盘，都可以被虚拟出来。

隔离性差：每个虚拟机有独立的cpu, 内存，硬盘，网卡，不同虚拟机的应用互不干扰。

在虚拟化阶段，领跑者是VMware，可以实现基本的计算，网络，存储的虚拟化。

当然这个世界有闭源，就有开源，有Windows就有Linux，有iOS就有Andord，有VMware，就有Xen和KVM。在开源虚拟化方面，Citrix的Xen做的不错，后来Redhat在KVM发力不少。

对于网络虚拟化，有Open vSwitch，可以通过命令创建网桥，网卡，设置VLAN，设置带宽。

对于存储虚拟化，对于本地盘，有LVM，可以将多个硬盘变成一大块盘，然后在里面切出一小块给用户。

但是虚拟化也有缺点，通过虚拟化软件创建虚拟机，需要人工指定放在哪台机器上，硬盘放在哪个存储设备上，网络的VLAN
ID，带宽具体的配置，都需要人工指定。所以单单使用虚拟化的运维工程师往往有一个Excel表格，有多少台机器，每台机器部署了哪些虚拟机。所以，一般虚拟化的集群数目都不是特别的大。

为了解决虚拟化阶段的问题，人们想到的一个方式为池化，也就是说虚拟化已经将资源分的很细了，但是对于如此细粒度的资源靠Excel去管理，成本太高，能不能打成一个大的池，当需要资源的时候，帮助用户自动的选择，而非用户指定。所以这个阶段的关键点：调度器Scheduler。

于是VMware有了自己的vCloud。

于是基于Xen和KVM的私有云平台CloudStack，后来Citrix将其收购后开源。

当这些私有云平台在用户的数据中心里面卖的其贵无比，赚的盆满钵满的时候。有其他的公司开始了另外的选择，这就是AWS和Google，开始了公有云领域的探索。

AWS最初就是基于Xen技术进行虚拟化的，并且最终形成了公有云平台。也许AWS最初只是不想让自己的电商领域的利润全部交给私有云厂商吧，于是自己的云平台首先支撑起了自己的业务，在这个过程中，AWS自己严肃的使用了自己的云计算平台，使得公有云平台不是对于资源的配置更加友好，而是对于应用的部署更加友好，最终大放异彩。

公有云的第一名AWS活的很爽，第二名Rackspace就不太爽了，没错，互联网行业嘛，基本上就是一家独大。第二名如何逆袭呢？开源是很好的办法，让整个行业大家一起为这个云平台出力，兄弟们，大家一起上。于是Rackspace与美国航空航天局（NASA）合作创始了开源云平台OpenStack。OpenStack现在发展的和AWS有点像了，所以从OpenStack的模块组成，可以看到云计算池化的方法。

OpenStack包含哪些组件呢ÿ

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