【机器学习】之旅——线性回归
机器学习是什么？
首先我们去网上一搜，展示出来的全是关于机器学习的概念性的知识，比如机器学习它是人工智能领域的一个分支，又介绍很多的机器学习的优缺点，但是我们想知道的是机器学习它是怎样运作的，为何称之为“机器-学习”？
说白了就是，首先清楚你想要一个什么样的数据，然后把你已经拥有的数据(data)和一套学习方法(目标函数(损失函数))给到机器，然后呢，机器就会利用你给它的数据，朝着你给它的这个目标去学习，学习出一个什么样子的参数最符合于你给它的目标，当然了，目的是要做到保证损失函数最终的误差最小才是最好的，等于0是最好的，接近于零代表你这个事做的越好
什么是线性回归
想搞懂回归问题首先从分类问题介入
分类问题
假如呢，我们探究一只母鸡会不会下蛋，母鸡可以下蛋，也可以不下蛋，在分类算法中，母鸡下蛋用1表示，不下蛋用0表示，这是一个分类问题。
回归问题
回归问题的话，就是母鸡这次如果下蛋的话，母鸡这次会下多少枚鸡蛋，这是包含在一个区间里的，说白了，就是在一个区间里我要找到一个值出来，这就是目的，进而理解到这就是回归思想研究的问题----回归问题
（我们假设母鸡一次可能会下很多蛋，正常来讲，母鸡一次应该只会下一枚鸡蛋哈）