【演算法：Linear Regression】你敢相信AI對房價的預測?! | 線性回歸一次搞懂！從數學原理到實作應用｜Linear Regression Explained

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🏠 一分鐘Coding打造房仲股價好利器
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0:00 只靠直覺做預測會準嗎?
0:43 線性回歸的核心概念
1:28 均方誤差
2:51 損失函數
3:23 梯度下降法
5:07 權重參數更新示範
6:26 多變數線性回歸
7:08 實際房價預測程式碼

📌 影片重點介紹：線性回歸一次搞懂！📈
直覺可以讓你猜價格，但模型才能幫你預測未來。
本支影片從你熟悉的房價案例出發，帶你掌握機器學習中最基礎、也最關鍵的演算法之一 —— 線性回歸（Linear Regression）。

🎯 這支影片能帶給你什麼？

🔹 如何從數據中找趨勢：
一條公式 y = wx + b，就能讓雜亂的資料變成有意義的預測模型

🔹 什麼是線性回歸？為什麼它是 AI 的起點？
→ 它是所有 監督式學習（Supervised Learning） 中最基礎也最常用的技術
→ 你會理解它的數學原理、視覺化圖解，並學會自己動手推公式！

🔹 模型怎麼學？怎麼「逼近真相」？
✅ 損失函數（Loss Function）：模型判斷準不準的依據
✅ 均方誤差（MSE）：衡量預測與實際的平均落差
✅ 梯度下降法（Gradient Descent）：透過微分慢慢修正模型參數 w 和 b

📈 進階延伸：多變數線性回歸（Multivariable Linear Regression）

🏙 房價不只和坪數有關
還與地點、屋齡、樓層、交通便利性有關
→ 學會處理多個輸入特徵（Features），打造更真實、實用的 AI 預測模型！


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