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機器學習中的回歸模型

區域主題：北美南瓜價格的回歸模型 🎃

在北美，南瓜常被雕刻成恐怖的臉孔以慶祝萬聖節。讓我們一起探索這些迷人的蔬菜吧！

照片由 Beth Teutschmann 提供，來自 Unsplash

你將學到什麼

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本章節的課程涵蓋機器學習中回歸的類型。回歸模型可以幫助確定變數之間的_關係_。這類模型可以預測像是長度、溫度或年齡等數值，從而在分析數據點時揭示變數之間的關聯。

在這系列課程中，你將了解線性回歸和邏輯回歸的差異，以及在什麼情況下應選擇其中一種。

🎥 點擊上方圖片觀看回歸模型的簡短介紹影片。

在這組課程中，你將準備開始機器學習任務，包括配置 Visual Studio Code 以管理筆記本，這是數據科學家常用的環境。你將了解 Scikit-learn，一個機器學習的庫，並在本章節中建立你的第一個模型，重點放在回歸模型上。

有一些實用的低代碼工具可以幫助你學習如何使用回歸模型。試試 Azure ML 完成這項任務

課程

1. 工具介紹
2. 數據管理
3. 線性回歸與多項式回歸
4. 邏輯回歸

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致謝

"回歸模型的機器學習" 由 Jen Looper 用 ♥️ 編寫

♥️ 測驗貢獻者包括：Muhammad Sakib Khan Inan 和 Ornella Altunyan

南瓜數據集由 Kaggle 上的這個項目 提供建議，其數據來源於美國農業部發布的 特產作物終端市場標準報告。我們基於品種添加了一些關於顏色的數據點以使分佈正常化。這些數據屬於公共領域。

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