機器學習例子

【為什麼我們要挑選這篇文章】機器學習是人工智慧背後的基礎技術，透過機器學習，電腦可以自動分析數據並進行預測，優化系統的性能。

收集資料(Gathering data) · 準備數據(Preparing that data) · 選擇模型(Choosing a model) · 訓練機器(Training) · 評估分析...

使用Amazon Machine Learning 建立和訓練預測模型 ... ML 的視覺化工具和精靈，引導您執行建立新的機器學習(ML) 模型的步驟，不用學習複雜的ML 演算法和技術。

機器學習模型是一種已定型的檔案，可辨識特定類型的模式。 您可以使用一組資料訓練模型；提供演算法，以便模型用於推理這些資料，並從中學習。

01 線性迴歸. 線性迴歸可能是統計學和機器學習中最知名和最易理解的演算法之一。 由於預測建模主要關注最小化模型的誤差，或者以可解釋性為代價來做出最準確的預測。