学习目标：
1、 学习和掌握regression算法(如何成为好的宝可梦训练师，手动狗头) 2、 了解regression算法的流程 3、 掌握 损失函数、梯度下降、过拟合、正则化的意义及概念学习内容：
参照开源文档，观看视频P3-4：回归
学习时间：
周三下午1230-2.50,20.30-22.30
学习产出：
1、回归(Regression)算法回顾
(1) 回归的定义
?? Regression 就是找到一个函数 function，使得输入特征 x，输出是一个数值 Scalar(output a scalar)。
(2)机器学习的三个步骤
第一步：准备一个function set(集合) ，找一个 function。function 也被称为model（模型）
第二步：让machine可以衡量一个function是好还是不好。
第三步：让machine有一个自动的方法，有一个好演算法可以挑出最好的function。
2、回归(Regression)算法的实现
回归算法的实现也是按上面三个步骤实现：
?? step1：模型假设，选择模型框架（线性模型）
?? step2：模型评估，如何判断众多模型的好坏（损失函数）
?? step3：模型优化，如何筛选最优的模型（梯度下降）
下面我将按上面的流程回归算法原理，（这里为了方便介绍，可能会有一些少量的原视频中宝可梦的案例的引入，由于我想从原视频中提炼出核心知识，所以我会尽量少利用这个案例）
(1) Step 1：模型假设 - 线性模型
?? 如何选择?个function的模型呢？