[背景音乐] 翻译: RyukaSuu |审阅: 19waa Coursera Global Translator Community
好的 我们已经十分深入地探讨了关于
使用回归模型来解决预测房屋价格的问题 但是当然
那些可以运用回归模型的应用问题的数量 是十分巨大的
让我们来讨论其中的一些例子
其中一个是
预测你在学习了这一系列的机器学习专业课程后 所能得到的薪资
所以当你非常非常地努力学习这一系列专业课程后
但愿在这之后 你能够获得一份很酷的工作 挣很高的薪资
但是要预测你的薪资可能会是多少 可能这就依赖于一些事物 比如
你在这系列专业课程的不同课程中的表现如何？
你毕业项目的质量如何？
你在论坛上回复了多少帖子？
类似种种
好的 当我们考虑去预测你的
薪资 y hat 的时候 我们所要做的 就是估计我们的模型的参数 w0
w1 w2和w3 这些是我们模型的截距大小 以及一系列的权值 对应于你课堂的表现
你的毕业项目的质量 和你在讨论区的参与程度
我们会估计这些模型的参数 我们将会使用到这些
我们将会把这些特征应用在其他选修这门课的学生身上
以及我们观测到的 他们的薪资到底是多少
以及他们在选修这门机器学习专业课程之后 所获得的工作
另一个回归分析的应用就是股市的预测
在这里 我们会考虑这样的一个事实 那就是
对明天股市价格的预测 是依赖于最近股市价格的历史数据的
这依赖于一些新闻事件 即在世界上发生的各种不同的事
以及那些相关的商品的价值
回归分析还有一种非常特殊的应用 比之于预测股市的价格
以及预测你在选修这门专业课程之后的薪资十分不同 那就是推特的转发 想象你正在使用推特
你正在发一条推特的时候
你想要知道最终会有多少的用户 转发你刚刚发送的那条推特
这就依赖于你有多少关注者
你的关注者们有多少关注者 你发送的推特文本中的不同特征
以及你的推特所包含的标签的受欢迎程度
以及你过去的推特有多少转发量 等等诸如此类的特征
结果表明这一类的模型事实上十分擅长于预测
你的推特的最终转发次数
另一个与众不同的应用可能在于智能居室 想象一下你有一套智能的居室
在这个居室中有许多不同的传感器
并且有许多不同的事情是你可以控制的 比如不同的位置温度的设置
比如通风口 百叶窗以及诸如此类的等等
然后你有一间家庭办公室和一张办公桌 并且你希望有能力去预测
你的办公桌的温度 基于所有这些控制器的种种不同的设置
但是实际上在你的办公桌上没有直接的传感器
所以你能够考虑去做的是
拟合一个空间的模型来预测
整个居室中所有不同位置的温度
这个预测可能会依赖于一些特征 比如居室中温度调节器的设定
百叶窗是打开的还是关闭的 居室外的温度 你是如何
设置不同的通风口 以及像是一天中的时间这样的特征 对吗？
好的 但愿你已经了解了回归分析的应用
实际上这仅仅触及了应用了回归分析的问题的冰山一角
但它确实是一个强有力的工具
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