1：确定一个小目标：预测函数
机器学习的一个常见任务是 通过学习算法，自动发现数据 背后的规律，不断改进模型，然后做出预测。
即：学习算法—发现规律—改进模型—做出预测
为了方便理解，我们举一个简单的例子：在二维直角坐标系中有一些样本点，横纵坐标分别代表一组有因果关系的变量，比如房子的价格和面积。
常识告诉我们，它们的分布是成正比的，也就是一条过原点的直线y=wx 。我们的任务就是设计一个算法，让机器能够拟合这些数据，帮助我们算出直线的参数w。
一个简单的办法就是：先随即选一条过原点的直线。
然后计算所有样本点和这条直线的偏离程度，再根据误差大小来调整直线的斜率w。在这个问题中，直线y=wx就是所谓的预测函数。
2：找到差距：代价函数
（ps：“损失函数(Loss Function )是定义在单个样本上的,算的是一个样本的误差。 代价函数(Cost Function )是定义在整个训练集上的,是所有样本误差的平均,也就是损失函数的平均。）
首先，我们需要量化数据的偏离程度，也就是误差。最常见的方法是均方误差，顾名思义，就是误差平方和的平均值。
我们先来看一个点p1（x1，y1），对应的误差是e1（这边说的是均方误差）。 我们可以知道，e1=（y1-wx1）² 。
用完全平方公式展开后得到如下图的公式。同理，点p2，p3一直到pn的误差e2，e3，en 也都是一样的形式。我们的目的是求所有点误差的平均值，考虑到x，y和样本数n都是已知数。
因此，通过合并同类项，然后用常量abc分别代替不同项的系数。--------未完待续