一、算法
监督学习：给出一个算法，需要部分数据集已经有正确答案。比如给出给定房价数据集，对于里面每个数据，算法都能计算出对应的正确房价。算法的结果就是短处更多的正确价格
问题分类
回归问题:预测输出是连续值，比如说价格
解决回归问题常用方法：
假设函数拟合样本集, 假设函数的参数带入代价函数使代价函数最小，假设函数就拟合的最好
分类问题:离散值输出，有时可以不止两个特征，甚至无穷个特征
非监督学习:无监督学习不知道预测主体，它是在一堆堆数据中不断挖掘并寻找数据之间的关系，而不是通过选取自变量预测因变量
非监督学习的算法: 聚类算法
梯度下降法:
参考链接: https://www.cnblogs.com/ooon/p/4947688.html (参考网上详尽的解释)