Machine learning has so many real-l

Machine learning has so many real-life applications in health industry, business and is slowly venturing into every sector there is. Applications of machine learning include image processing, speech processing, classification of spam mails, medical diagnosis, different movie and product recommendations and is now a days into various domains. Real world implementations of problems are complicated due to so many constraints related to various attributes of data. For example, taken from this paper Predicting a price of house is very complicated due to many constraints in data, so in order to put a price on house for a realtor, needs a computer algorithm which is trained with all constraints both categorical and non categorical attributes.Machine learning is used for building models and predict data from learnt models. Supervised learning uses data for learning which is directly mapped to labelled output. Unsupervised learning uses data for learning where target data is not labelled but data is predicted instead of values are distributed into clusters or classes.Regression is a supervised learning algorithm in machine learning which is used for prediction by learning and forming a relationship between present statistical data and target value i.e., Sale Price in this case. Different factors are taken into consideration while predicting the worth of the house like location, neighborhood and various amenities like garage space etc. if learning is applied to above parameters with target values for a certain geographical region as different areas differ in price like land price, material cost. Regression is simple, after drawing conclusions and relationships in presented data between attributes of data and target value, real world data is then fed into algorithm for target value prediction.

結果 (繁體中文) 1:

機器學習在健康產業、商業領域有如此多的實際應用，並且慢慢涉足各個領域。機器學習的應用包括影像處理、語音處理、垃圾郵件分類、醫療診斷、不同的電影和產品推薦，現在已經進入各個領域。由於與資料的各種屬性相關的約束如此之多，現實世界中問題的實現非常複雜。例如，由於資料的許多約束，預測房屋價格非常複雜，因此為了為房地產經紀人確定房屋價格，需要一種經過所有分類和非分類約束訓練的電腦演算法屬性。機器學習用於建立模型並根據學習模型預測資料。監督學習使用直接映射到標記輸出的資料進行學習。無監督學習使用資料進行學習，其中目標資料未標記，但資料是預測的，而不是將值分佈到群集或類別中。迴歸是機器學習中的一種監督學習演算法，用於透過學習並形成當前統計資料與目標值（即本例中的銷售價格）之間的關係來進行預測。在預測房屋價值時會考慮不同的因素，如地點、社區和各種便利設施（如車庫空間等）。如果將學習應用於特定地理區域的具有目標值的上述參數，因為不同區域的價格（如土地價格）不同，材料成本。迴歸很簡單，在得出結論以及資料屬性與目標值之間的關係後，將現實世界資料輸入到目標值預測演算法中。

結果 (繁體中文) 2:

機器學習在健康行業和商業中有很多實際應用，並且正在慢慢進入各個領域。機器學習的應用包括圖像處理、語音處理、垃圾郵件分類、醫療診斷、不同的電影和產品推薦，現在已經深入到各個領域。 由於與數據的各種内容相關的許多約束，問題的真實世界實現是複雜的。 例如，從本文中可以看出，由於數據中的許多約束，預測房價是非常複雜的，囙此為了給房地產經紀人定價，需要一種電腦算灋，該算灋在所有約束條件下訓練，包括分類和非分類屬性。
機器學習用於建立模型，並從學習的模型中預測數據。 監督學習使用直接映射到標記輸出的學習數據。 無監督學習使用數據進行學習，其中目標數據沒有標記，而是d

結果 (繁體中文) 3:

機器學習在醫療行業和商業中有如此多的實際應用，並且正在慢慢進入每個領域。機器學習的應用包括圖像處理、語音處理、垃圾郵件分類、醫療診斷、不同的電影和産品推薦，現在已經進入各個領域。由於與數據的各種屬性相關的諸多約束，現實世界中問題的實現是複雜的。例如，由於數據中的許多約束，預測房屋價格非常複雜，因此爲了給房地産經紀人確定房屋價格，需要一種計算機算法，該算法使用所有約束(包括分類屬性和非分類屬性)進行訓練。
機器學習用於構建模型，並從學習的模型中預測數據。監督學習使用直接映射到標記輸出的學習數據。無監督學習使用數據進行學習，其中目標數據沒有被標記，但是數據被預測，而不是值被分佈到聚類或類中。
回歸是機器學習中的監督學習算法，其用於通過學習和形成當前統計數據和目標值(在這種情況下即銷售價格)之間的關繫來進行預測。在預測房子的價值時，會考慮不同的因素，如位置、鄰居和各種便利設施，如車庫空間等。如果將學習應用於具有特定地理區域的目標值的上述參數，因爲不同區域的價格不同，如土地價格、材料成本。回歸是簡單的，在得出結論和數據屬性與目標值之間的關繫之後，真實世界的數據然後被饋送到用於目標值預測的算法中。