机器学习系列：
前面说到了机器学习的套路，今天我们来手推下线性回归模型（单变量）的参数推导。
线性模型（单变量）是最基础的模型，单变量，也就是二维的情况，通过它，我们可以清楚的学习到监督学习数学推导的基本套路：定义代价函数，让它最小，搞定。
线性回归模型，单变量的情况下，只有2个参数，y = w*x + b，这个学过数学的同学都知道，拟合线性用到的算法是MSE（最小均方误差），这在机器学习中的表达方式就是代价函数。
今天我们给出的是通过数学求导的方式来计算参数，这种方式解释性好，但是需要求导数，计算量比较大，后面我们还会给出梯度下降法的手推过程。
我们会给出代价函数J(w, b)，然后求它对参数w，b的导数最小，得到的参数就是最接近的参数了。
具体参见如下推导：
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