最基本的机器学习模型

     线性回归模型：

　　训练集、测试集

　　涉及主要概念：

　　　　假设函数（模型），模型参数

   　通过选择合适的参数，使得模型能更接近预测函数。

　　代价函数（平方误差）：通过代价函数找到最合适的参数

 

　　梯度下降法寻找最小值。