資料學習透過不斷調整模型的參數，來最小化預測值與實際房價之間的誤差，從而利用房屋的坪數、地點、屋齡等特徵來預測房價。模型一開始會隨機設定一些參數，然後利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（例如，預測房價與實際房價的差值），並根據這個誤差來調整模型的參數。調整的目標是讓模型在下一次預測時，能夠更準確地預測房價，減少誤差，這個過程會重複多次，直到模型達到一個理想的準確度。
透過這種不斷調整參數的過程，模型就能夠從訓練資料中學習到房屋特徵與房價之間的關係，從而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的影響，並在預測時給予這些因素更高的權重。
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