regression與線性回歸（linear regression）
線性回歸（linear regression）：
損失函式(loss function)
我們要找到最好的權重/引數θ
怎麼去衡量「最好」? 定義損失函式
最小化損失函式 梯度下降（gradient descend）
逐步最小化損失函式的過程
如同下山，找準方向(斜率)，每次邁進一小步，直至山底
找到合適的學習率（步長），再進行訓練，否則特徵多，樣本的多的情況下成本會很大的。
數學和工程區別是工程找到大致可用的就可以了，數學是找打最優解。
特徵的工作，耗時很多。
工業界最多的解決的是分類問題。
線性回歸不適合做分類，不夠堅定，受雜訊影響大。
用得到的y值劃定閾值來分類
邏輯回歸：把負無窮到正無窮壓縮到0～1之間（可以看作概率域分布）
常用sigmoid函式對映
把線性回歸轉變成分類問題，找出一條判定邊界
線性的判定邊界
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