不是所有「預測數值」的問題，都適合線性迴歸
什麼時候「線性迴歸開始不夠用」？
1. 關係明顯不是直線(非線性)
2. 不同狀況，行為模式完全不同(時間關係)
3. 因素之間有交互影響(交互作用)
4. 資料分布非常不平均(資料結構)


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這是一個關於「理解」與「實作」的學習沙龍。
我會分享程式與 AI 認證的學習脈絡，拆解考點背後的邏輯，
幫助學習者在快速變動的科技環境中，建立真正可用的能力。
這個沙龍適合：
・正在準備程式或 AI 相關認證的人
・剛開始學程式，卻覺得觀念零散的人
・轉職中，希望打好基礎、不想只追流行名詞的人