Big Database

这是需要理解的一个非常重要的部分，因为除非您有正确的数据来输入模型，否则您将无法获得想要的结果。



我们来看一个例子。如果你想建立一个预测房价的机器学习模型，你可以获得所有这些信息。

你有当前房价、房屋面积、土地、浴室数量、卧室数量等等，等等。这些信息不胜枚举。这些也被称为特征。所以，当你把所有这些数据输入到模型中时，它会试图理解这些信息之间的关系，并构建一个能够最佳预测未来房价的模型。

这些机器学习模型中最基本的是线性回归。所以，如果你 哥伦比亚 WhatsApp 号码数据库 输入数据，比如价格和面积，你就能像这样查看数据。


你看，随着建筑面积的增加，价格也会上涨。随着时间的推移，基于这些数据的模型将开始找到最平滑的数据曲线，从而做出最准确的未来预测。

你肯定不希望对每个数据点都进行拟合，然后得到一条像这样的线——这也称为过度拟合——因为这对新数据点的效果不好。你肯定不希望模型在数据集中计算过多，以至于无法在未来做出准确的预测。

观察这个问题的一个方法是使用损失函数。它可能需要更深入一些，但这样你就能测量出这条线的拟合程度。我们来看看。

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