概念：
Example: playing checkers.
E = the experience of playing many games of checkers
T = the task of playing checkers.
P = the probability that the program will win the next game.
线性回归：
-
损失函数：
损失函数.png 梯度下降：
梯度下降.png
梯度下降求导.png
多维线性回归：
-
基础
多维线性方程.png
转矩阵运算.png 损失函数
同二维线性回归
- 梯度下降
多维梯度下降.png
In other words.png
其中，阿尔法即梯度下降步长。
需要合理取值，如果太小，收敛较慢；如果太大，可能无法收敛。
特征缩放
feature scaling.png
u : x平均值
s ：max - min
示例
上述示例类型的特征缩放尤为重要
正规方程法
求解公式.png
通过矩阵运算，直接求解。
相对梯度下降法计算量大O(n3)。
其它方法
除梯度下降法和正规方程法，还有牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等更简便的方法。
