机器学习系列（1）：线性回归（regression）和梯度下降（gradient descent）

前言：最近打算把机器学习的基本算法再梳理一下，看看能不能给我正在研究的Deep Learing找点突破口。这一篇主要介绍回归模型和梯度下降。

PS：由于本人比较懒，所以直接在纸上写下来了（字不好看，请见谅）！O(∩_∩)O~ 大家要是有什么问题请留言给我，希望可以共同学习！

引用一段话，给写在纸上找点借口哈：《餐巾纸的背面》

“视觉化的思考是运用我们天生的观察能力---包括肉眼和内心的眼睛----来发现那些我们平常意想不到的创意和想法；并且以一种简单易懂的方式表述出来。”

正文：








参考资料：1. leftnoteasy的博文，很不错哦

2. 这篇主要对梯度下降的分类有详细介绍

3. 这篇对梯度下降推导还不错