深度学习的回归模型是用来预测连续值的模型。典型的例子是房价预测。假设我们想要预测一个房子的价格，我们可以收集这个房子的很多信息，比如：房子面积、房子所在城市、房子的年代、房子房间数量等。这些信息就是特征。我们可以用深度学习的回归模型来根据这些特征来预测房子的价格。
举个例子，假设我们有一个数据集，包含了每个房子的价格和这些特征。我们可以训练一个深度学习模型来学习这个数据集，让它学会根据这些特征来预测房子的价格。然后，当我们有一个新的房子的特征时，就可以使用这个模型来预测这个房子的价格了。
深度学习 回归模型例子
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转载自blog.csdn.net/weixin_35751194/article/details/129591878
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