[ 數據科學] 機器學習筆記 Value Estimation 訓練監督式學習

價值評估是最常見的一種演算法，可以自動的用相關的訊息預測價值。舉例：網站可以根據房子的位子還有特徵推測房屋價值。根據Adam Geitgey的機器學習課程我們可以學習基礎的模型建構。相同的模型不只是可以使用在房價上，更可以應用到不同的問題。

學習目標：

1. 建立房屋價值的預估模型
2. 自動找到最佳的權重
3. 有效處理大型數據庫
4. 訓練監督學習
5. 探索房屋價值資料庫並找到最適合的特徵
6. 根據測量精度與平均絕對誤差，培訓價值估算器
7. 改進系統並使用機器學習模型進行預測

建立房屋價值的預估模型

自動找到最佳的權重