根据之前的理论，机器学习就是在找合适的函数公式。例如：
· 股票预测问题：输入-过去十年某股票的价格，输出-明天该股票的价格
· 无人驾驶问题：输入-传感器收集的各种信息，输出-方向盘的角度
· 推荐系统问题：输入-用户已经购买的商品，输出-购买该商品的可能性
1. 案例问题
案例背景：预测进化后精灵宝可梦的CP（combat power）值，如果可以预测到该宝可梦进化后的cp值，就可以选择是否进化它。
2. 回归建模过程：
step 1: Model
机器学习的第一步，就是找到一组我们想要的函数表达式的组合，由前的分析可知，我们这里选择的是一组线性表达式。
在上式中，X代表的是输入的自变量，比如宝可梦的身高、体重等等，我们叫特征（feature）；w是权重（weight），b代表偏差（bias）也就是截距项。
step 2: Goodness of Function
因为是有监督的学习，所以要收集训练集。
在收集好训练集后，我们需要定义另外一个函数——损失函数（Loss Function），这个函数的作用是告诉我们，我们目前所选择的模型等到的预测值，与其所对应的真实值的偏差是多少，然后从中找出对应的损失函数值最小的，函数表达式，通过这个过程，我们可以从之前的一组表达式中，找到我们想要的准确的最高的表达式。
step 3: Best Function
通过之前的过程，我们已经确定了最小的损失函数，所对应的参数w、b的值
通过之前的分析，我们已经知道了如何找到想要表达式的思路，但是如果通过穷举法来找到W、b效率太低，当计算量过大时就很不现实。由于我们已经得到了如上的表达式，就可以考虑如何用数学工具来求解，这里就使用了一个很有用的算法——梯度下降（Gradient Descent）。
梯度下降的具体操作：先随机选取一个点w0，然后在改点求L的微分，如果小于0就向右移动，大于0则向左，直到微分值为0，这样会找到一个局部最优解。在这个过程中由两个问题：
· 每次迭代，具体移动多远的距离呢？这取决于学习率（learning rate），也就是上式中的η值，具体取多少，在下节中会介绍。
· 由于随机选取的w0，所以找到的局部最优解，不一定是全局最优解，但是该问题在线性问题中不存在，由于为线性函数，所以只有一个最优解。
那由于在本次案例中，由连个参数，所以我们需要同时考虑w和b，其实就是一元到多元的推广，在这里也介绍了“梯度”的具体含义：所求参数值的偏微分。
将求出的参数值带入表达式，并输入测试集数据进行验证，发现损失函数为35，如何优化我们的函数呢？根据散点图，考虑引入一个二次项。
加入二次项后，我们继续用梯度下降进行求解，发现误差值明显变小了，那如果加入三次项会不会更精确呢？结果显示有变化了一点。
我们继续考虑加入四次项：
加入四次项后，在训练集的效果更好了，我们的模型更的拟合了训练集，但是在测试集的表现缺变差了，那这种情况就叫做过拟合这里就涉及到模型的泛化能力，也说明不是一味的准确训练集的准确率。所以应该如何选择合适的模型呢？
step 4: Redesign the Model
由于不同的宝可梦，进化的CP值有着显著的差异，所以我们考虑加入一个示性函数，对不同的宝可梦建立不同的方程。
但是这里只考虑了过去的cp值这一个特征，根据之前的研究，我们还可以加入其他的自变量
如上，是一个很复杂的模型，既考虑了不同的物种，也考虑了不同的特征，但是很现在这个模型过拟合了。
step 5: Regularization
如何解决过拟合问题呢，需要加入一个正则项，来约束加入的参数项。
在之前的损失函数的基础上，加入一个正则项，会使得误差变小的同时，模型不会过于复杂从而导致过拟合的情况。加入正则项也会是的函数更为平滑，平滑的函数对于异常值，不会过于敏感从而出现过拟合。
这里我们选择不同的λ的值，来看在训练集和测试集的误差变化，发现我们需要使得模型平滑，以防过拟合，但是过于平滑的函数也会使得误差变大。
总结：
建立线性模型后，需要用梯度下降来找到最优解的参数值（b、w）
在确定模型的时候，需要做到准确度和复杂度的平衡，越复杂的模型可能会在训练集上有很好的拟合，但是会出现过拟合的情况，而导致在测试集误差很大，所以加入正则项来使得函数变得平滑，所以最后函数需要多平滑，也就是λ的值，就是我们需要不断调整的参数。
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