线性回归

数据集
分为训练数据和测试数据，训练数据用来训练模型参数，测试数据用来检验该模型的准确程度。

损失函数
预测值与真实值之间的误差

有了目标函数，如何优化
使用优化算法 ： 随机梯度下降， 重点是梯度下降的方向和学习率

总结一下，优化函数的有以下两个步骤：

1.初始化模型参数，一般来说使用随机初始化；
2.我们在数据上迭代多次，通过在负梯度方向移动参数来更新每个参数。