【AI认证】微软 Azure AI-900 重点：回归分析

目录

1. 什么是回归分析？
2. 回归分析的核心要素 - 构建预测模型
3. 误差评估 - 模型好坏的度量衡
4. 实战案例：波士顿房价预测
5. 模型优化 - 更上一层楼
6. 总结与展望

模块 1：回归分析入门 - 预测的力量

(Introductory Video - 3 minutes): 一段简短的介绍视频，展示回归分析在现实世界中的应用案例（例如，预测房价、销售额、疾病风险等），激发学习兴趣。

学习目标 (Learning Objectives):

• 准确定义回归分析，并理解其在机器学习中的核心作用。
• 列举至少 5 个回归分析的实际应用场景，并能解释其背后的原理。
• [AI-900 考点]：清晰区分回归分析与分类、聚类等其他机器学习任务。
• 初步了解回归模型的评估指标和优化方法。

1.1 什么是回