機械学習-機械学習とは何ですか？

住宅価格とそのサイズ（平方フィート）のプロットを示す次の図を検討してください。

XYプロットにさまざまなデータポイントをプロットした後、他の家のサイズを考慮して予測を行うために最適な線を描画します。既知のデータをマシンにフィードし、最適なラインを見つけるように依頼します。マシンによって最適なラインが見つかったら、既知の家のサイズ、つまり上記の曲線のY値を入力して、その適合性をテストします。これで、マシンは推定X値、つまり家の予想価格を返します。この図を外挿して、3000平方フィート以上の家の価格を見つけることができます。これは、統計では回帰と呼ばれます。特に、この種の回帰は、XとYのデータポイント間の関係が線形であるため、線形回帰と呼ばれます。

多くの場合、XとYのデータポイント間の関係は直線ではなく、複雑な方程式を含む曲線である可能性があります。あなたの仕事は、将来の値を予測するために外挿できる最適な曲線を見つけることです。そのようなアプリケーションプロットの1つを次の図に示します。