線性迴歸
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在各類 AI／資料分析相關考試中（包含 AI-900、AI 應用規劃師），
線性迴歸（Linear Regression）幾乎一定會出現，原因其實很單純：
因為它是「最基本、最容易用來判斷有沒有搞懂『預測』在做什麼」的模型。
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本文介紹以Vibe Coding設計六款機率與統計教學遊戲，涵蓋大數法則、貝氏更新、抽樣分布、中央極限定理、線性迴歸與蒙地卡羅模擬。透過互動操作與視覺化圖表，學生能觀察數據收斂、分布變化與模型誤差，直觀地理解抽象概念，提升學習動機並建立統計直覺，展現教育創新與資料素養推廣的可能性。
線性回歸是一種統計方法，用於分析自變數 (x) 和因變數 👍 之間的線性關係。在數據合作的背景下，廣告商（Advertiser）和出版商（Publisher）可以利用線性回歸來共同分析和預測業務成果。以下是關鍵概念及其應用範例。
▋線性回歸的目標
線性回歸的主要目的是利用自變數（如廣告
這篇文章的標題有「預測」二字，但看完之後請大家思考一下，這種基於「統計學」、「機器學習」的預測方法，是否跟你心中的「預測」相差甚遠呢？
