# 機器學習中的回歸模型

## 本節主題： 北美南瓜價格的回歸模型 🎃

在北美，南瓜經常在萬聖節被刻上嚇人的鬼臉。讓我們來深入研究一下這種奇妙的蔬菜

![jack-o-lantern](../images/jack-o-lanterns.jpg)
> Foto oleh <a href="https://unsplash.com/@teutschmann?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Beth Teutschmann</a> di <a href="https://unsplash.com/s/photos/jack-o-lanterns?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>

## 你會學到什麽

這節的課程包括機器學習領域中的多種回歸模型。回歸模型可以明確多種變量間的_關系_。這種模型可以用來預測類似長度、溫度和年齡之類的值， 通過分析數據點來揭示變量之間的關系。

在本節的一系列課程中，你會學到線性回歸和邏輯回歸之間的區別，並且你將知道對於特定問題如何在這兩種模型中進行選擇

在這組課程中，你會準備好包括為管理筆記而設置VS Code、配置數據科學家常用的環境等機器學習的初始任務。你會開始上手Scikit-learn學習項目（一個機器學習的百科），並且你會以回歸模型為主構建起你的第一種機器學習模型

> 這裏有一些代碼難度較低但很有用的工具可以幫助你學習使用回歸模型。 試一下 [Azure ML for this task](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)


### Lessons

1. [交易的工具](../1-Tools/translations/README.zh-tw.md)
2. [管理數據](../2-Data/translations/README.zh-tw.md)
3. [線性和多項式回歸](../3-Linear/translations/README.zh-tw.md)
4. [邏輯回歸](../4-Logistic/translations/README.zh-tw.md)

---

### Credits

"機器學習中的回歸" 由[Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)♥️ 撰寫

♥️ 測試的貢獻者: [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan) 和 [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom)

南瓜數據集受此啟發 [this project on Kaggle](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices) 並且其數據源自 [Specialty Crops Terminal Markets Standard Reports](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice) 由美國農業部上傳分享。我們根據種類添加了圍繞顏色的一些數據點。這些數據處在公共的域名上。