線性回歸演算法

　　線性回歸 (Linear regression) 屬於機器學習中的監督式學習，用於做回歸的問題。線性回歸是一種資料分析技術，可使用另一個相關且已知的資料值來預測未知資料的值。它在數學上將未知或從變量以及已知或獨立變量建模為線性方程。

二、案例說明

　　使用 Google 的 Colaboratory (簡稱 Colab) 在瀏覽器中編寫執行 Python 的程式碼，透過線性回歸演算法模擬分析波士頓房價資料集。於是匯入資料集進行資料分析與處理，且循序設定線性回歸的參數，調整分析模型的預測結果，然後藉由圖表的方式，顯示線性回歸線檢視與評估效能。

三、如何使用

　　請從範例檔案開啟並下載本案例的專案檔。請開啟 Google Colab，點擊「檔案」，再點選「上傳筆記本」的方式，將本案例的專案檔進行上傳即可檢視程式碼與文字說明。在執行程式時，請從頭至尾依序執行程式區塊，方可顯示執行結果。