目录
算法 ：回归算法
策略：损失函数
如何使损失函数值最小，那么就要w（权重）尽量小？
优化：
正规方程
sklearn.linear_model.LinearRegression
梯度下降
sklearn.linear_model.SGDRegressor
正规方程（计算w方法）
梯度下降（计算w方法）
岭回归（解决过拟合）
认识过拟合与欠拟合
随着对训练集特征值数据的模型训练，使得训练模型对训练集的数据能达到较高的准确率，但对于测试集的准确率较低，导致过拟合现象！
下图 模型复杂度可以理解为模型预测的准确性
解决过拟合岭回归思想：
正则化力度值越大，w（权值）越小
最后追加下图方便大家理解过拟合与欠拟合