一些。也就是说，只从房屋大小这一个维度来进行预测，实际上是不准确的。考 虑到其他的因素，通过机器学习的方式得到的预测结果会更准确。那么，怎样进 行机器学习呢？我们现在看到的机器学习和深度学习等非常流行的技术中，都脱 离不了神经网络这个概念。神经网络通过对数据的训练得到一个复杂的模型，例 如我们将所有的房屋进行拍照，把这些照片提取关键特性作为输入放入神经网络 进行训练，对识别正确的，即房价预测正确的数据和房价预测不正确的数据进行 分类，然后通过这些误差进行计算，不断地去训练这个网络，最后就能得到一个 比较准确的对房价进行预测的模型。 Picture of House Neural Network Price 16 我们为什么需要神经网络呢？实际上从前面的讲述中我们就可以发现，房价 的变化实际上不是一个只和房屋的大小相关的问题，它是一个多元的问题，涉及 国家政策、供需关系、城市规划观念的转换等等，而且这些因素之间也不是完全 独立的，它们存在不同程度的关联和交互，所以我们很难用数学的方法对其建立 形式化的模型，这里面就会提到一个问题，就是机器学习和人工智能到底能帮助 我们解决什么问题？ 神经网络就是典型的机器学习和人工智能的技术，那么在刚才我们提到的神 经网络的例子中，我们没有直接去告诉房屋价格的多个因素之间的关系是什么，一些。也就是说，只从房屋大小这一个维度来进行预测，实际上是不准确的。考 虑到其他的因素，通过机器学习的方式得到的预测结果会更准确。那么，怎样进 行机器学习呢？我们现在看到的机器学习和深度学习等非常流行的技术中，都脱 离不了神经网络这个概念。神经网络通过对数据的训练得到一个复杂的模型，例 如我们将所有的房屋进行拍照，把这些照片提取关键特性作为输入放入神经网络 进行训练，对识别正确的，即房价预测正确的数据和房价预测不正确的数据进行 分类，然后通过这些误差进行计算，不断地去训练这个网络，最后就能得到一个 比较准确的对房价进行预测的模型。 我们为什么需要神经网络呢？实际上从前面的讲述中我们就可以发现，房价 的变化实际上不是一个只和房屋的大小相关的问题，它是一个多元的问题，涉及 国家政策、供需关系、城市规划观念的转换等等，而且这些因素之间也不是完全 独立的，它们存在不同程度的关联和交互，所以我们很难用数学的方法对其建立 形式化的模型，这里面就会提到一个问题，就是机器学习和人工智能到底能帮助 我们解决什么问题？ 神经网络就是典型的机器学习和人工智能的技术，那么在刚才我们提到的神 经网络的例子中，我们没有直接去告诉房屋价格的多个因素之间的关系是什么