[NHẠC]
Bây giờ chúng ta có một số dữ liệu huấn luyện.
Cái mà chúng ta có thể làm tiếp theo là #Build,
có một tiêu đề phụ ở đây,
mô hình quy hồi #Build.
Graphlab Create có nhiều thuật toán đã được thực hiện cho
các máy móc và nhiệm vụ hoặc bạn có thể tự thực hiện nếu bạn thích.
Trong suốt quy trình của chuỗi,
bạn sẽ tự viết nhiều thuật toán nhưng với khóa học này
chúng ta sẽ chỉ sử dụng các thuật toán đã được thực hiện để
có thể hiểu cách học máy hoạt động.
Cái mà bạn có thể làm với học máy là gì?
Chúng ta sẽ làm là xây dựng mô hình dự đoán diện tích.
sqft_model.
Trong Graphlab có một số thứ gọi là quy hồi tuyến tính.
Quy hồi tuyến tính là cái chúng ta đã học, cái chúng ta đã khám phá và
nói đến, chúng ta đã hiểu khá rõ trong suốt mô đun mà Ann đã dạy.
Vì thế nếu bạn nhập linear_regression.create,
nó sẽ tạo ra một mô hình quy hồi tuyến tính cho bạn.
Điều đó tạo ra các đặc điểm với các dự án Graphlab Create,
create cũng là động từ sử dụng để tạo ra mọi thứ bằng Graphlab Create.
Chúng ta sẽ tạo ra mô hình quy hồi tuyến tính,
cái toi phải cung cấp là đầu vào, tôi đưa dữ liệu huấn luyện.
Đây là dữ liệu huấn luyện.
Bạn phải nói biến bạn đang dự đoán.
Đó là mục tiêu.
Tôi sẽ giả sử mục tiêu là giá cả.
Vì thế tôi đang cố gắng dự đoán giá.
Câu hỏi là các tính năng là gì, đầu vào là gì.
Tôi sẽ giả sử các tính năng và bạn có thể sử dụng toàn bộ phần đầu
thậm chí if[INAUDIBLE] các thông số của chức năng, điều này khá hay.
các tính năng là một danh sách.
Nếu bạn không đưa ra bất kì điều gì, nó sẽ sử dụng tất cả các tính năng, tất cả các cột của dữ liệu.
Nhưng ở đây tính năng đầu vào duy nhất chúng ta muốn sử dụng là feet vuông diện tích sống.
Đó là một chuỗi mà tôi cần phải nhập, vì thế
tôi đã quên phải nhập trong dấu ngoặc kép, để tôi sửa lại thật nhanh ở đây.
Mở dấu ngoặc kép,
đóng dấu ngoặc kép.
Được rồi.
Để tôi đọc lại điều đó cho bạn.
sqft_model graphlab.linear_regression,create trên
dữ liệu huấn luyện để dự đoán giá cả sử dụng tính năng feet vuông.
Hãy thực hiện điều này.
Khi huấn luyện dữ liệu huấn luyện, tôi đã viết dữ liệu hai lần ở đây.
Bạn thấy mũi tên ở đây, dữ liệu huấn luyện và dữ liệu điểm.
Bây giờ hãy thực hiện.
Điều gì xảy ra ở đây?
Nó đã thực sự hoàn thành nhưng cái mà chúng ta đã làm là tạo ra mô hình thu hồi tuyến tính,
nó sử dụng thuật toán cụ thể gọi là phương pháp Newton.
Nhưng Graphlab Create lựa chọn thuật toán tự động cho
bạn trừ khi bạn chọn cái này để sử dụng.
Và thuật toán này cho phép bạn làm các dự đoán trên dữ liệu.
[NHẠC]