02-01-使用Python语言和Numpy库来构建神经网络模型
波士顿房价预测任务
波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“Hello World”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价受诸多因素影响。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价，期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型，如 图1 所示。
对于预测问题，可以根据预测输出的类型是连续的实数值，还是离散的标签，区分为回归任务和分类任务。因为房价是一个连续值，所以房价预测显然是一个回归任务。下面我们尝试用最简单的线性回归模型解决这个问题，并用神经网络来实现这个模型。
线性回归模型
假设房价和各影响因素之间能够用线性关系来描述。
线性回归模型使用均方误差作为损失函数（Loss），用以衡量预测房价和真实房价的差异。
公式见参考。
线性回归模型的神经网络结构
神经网络的标准结构中每个神经元由加权和与非线性变换构成，然后将多个神经元分层的摆放并连接形成神经网络。线性回归模型可以认为是神经网络模型的一种极简特例，是一个只有加权和、没有非线性变换的神经元（无需形成网络），如 图2 所示。
构建波士顿房价预测任务的神经网络模型
深度学习不仅实现了模型的端到端学习，还推动了人工智能进入工业大生产阶段，产生了标准化、自动化和模块化的通用框架。不同场景的深度学习模型具备一定的通用性，五个步骤即可完成模型的构建和训练，如 图3 所示。
正是由于深度学习的建模和训练的过程存在通用性，在构建不同的模型时，只有模型三要素不同，其它步骤基本一致，深度学习框架才有用武之地。
源码地址： 1-2-build_neural_network_using_numpy.py
源码说明地址： 建模的第二步 设计模型
数据处理
数据处理包含五个部分：数据导入、数据形状变换、数据集划分、数据归一化处理和封装load data函数。数据预处理后，才能被模型调用。
模型设计
模型设计是深度学习模型关键要素之一，也称为网络结构设计，相当于模型的假设空间，即实现模型“前向计算”（从输入到输出）的过程。
训练配置
模型设计完成后，需要通过训练配置寻找模型的最优值，即通过损失函数来衡量模型的好坏。训练配置也是深度学习模型关键要素之一。
训练过程
上述计算过程描述了如何构建神经网络，通过神经网络完成预测值和损失函数的计算。训练过程是深度学习模型的关键要素之一，其目标是让定义的损失函数Loss尽可能的小，也就是说找到一个参数解使得损失函数取得极小值。
梯度下降法
在现实中存在大量的函数正向求解容易，但反向求解较难，被称为单向函数，这种函数在密码学中有大量的应用。密码锁的特点是可以迅速判断一个密钥是否是正确的，但是即使获取到密码锁系统，无法破解出正确的密钥是什么（已知y，求x很难）。
这种情况特别类似于一位想从山峰走到坡谷的盲人，他看不见坡谷在哪（无法逆向求解出Loss导数为0时的参数值），但可以伸脚探索身边的坡度（当前点的导数值，也称为梯度）。那么，求解Loss函数最小值可以这样实现：从当前的参数取值，一步步的按照下坡的方向下降，直到走到最低点。这就是“梯度下降法”。
训练的关键是找到一组(w,b)，使得损失函数L取极小值。