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第二章后大多内容都会涉及到线性代数和概率论基本知识亲同学在上课之前多多了解一下！
本章节案例 通过历史数据分析预测房价波动
(本章学习推荐查考书籍：
《程序员的数学3线性代数》[日]平冈和幸 崛玄著
《程序员的数学2概率统计》[日]平冈和幸 崛玄著)
假设我要卖房子(我的房子又大又舒适周围的环境有非常的GOOD！)
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但是我不知道如何给房子定价？
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如何选择呢？我们可以看我周围的邻居(周围)最近出售房子的价格(时间)来觉得我这房子改卖多少钱。
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特征：
离我的房子的距离 他们房子的大小 他们房子的特征
最重要的是他们的房子和我的房子的特征的对比 一 一 的吧他们房子的位置 大小形状记录下来。
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如果我们只考虑离我们房子近的相识的房子不考虑其他因素预测的结果准确吗？
我们在未来的预测过程中会考虑全集变量！
<h1>案例1：预测房价</h1>
我们可也考虑建模房子的大小与房屋的价格的关系。再次引用线性回归的方法(Regression Analysis Prediction Method)。
收集我们观察到的数据来理解房子的大小与房子价格的关系！
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（注：斜率：表示一条直线相对于横坐标轴的倾斜程度,通常用角度表示.
截距：表示一条直线与纵坐标轴相交点到坐标原点的距离.）
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这里可以有很多的线，到底考虑那条线呢？
考虑残差平方和确定应用一条线的成本！确定应用那条线！
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今天的课就到这来了！下节课再见！
参考：IDM智库（http://wiki.mbalib.com/wiki/%E5%9B%9E%E5%BD%92%E5%88%86%E6%9E%90%E9%A2%84%E6%B5%8B%E6%B3%95）
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