資料學習透過不斷調整模型的參數，利用房屋的坪數、地點、屋齡等特徵來預測房價，目的是最小化預測值與實際房價之間的誤差。模型初始會隨機設定參數，接著使用包含房屋特徵和實際房價的訓練資料進行預測。
資料學習的演算法會計算每次預測的誤差，並根據誤差調整模型的參數，目標是使模型在下一次預測時能夠更準確，從而減少誤差。這個過程會重複多次，直到模型達到理想的準確度。
透過不斷調整參數的過程，模型從訓練資料中學習房屋特徵與房價之間的關係，建立一個能夠準確預測房價的模型。模型可能會學習到房屋的坪數、地點、屋齡等因素對房價有重要影響，並在預測時給予這些因素更高的權重。
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