1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性
1）回归跟分类的区别：
2）线性回归的定义以及多元一次线性的方程：
3）线性回归的机器预测跟真实值是存在一定的误差的：
4）损失函数的公式，也就是计算误差大小的公式：
5）线性回归的算法、策略、优化：
6）最小二乘法的梯度下降算法的公式理解：
7）梯度下降算法的两种图效：
8）课程中的梯度算法具体代码：
2.思考线性回归算法可以用来做什么？（大家尽量不要写重复）
线性回归算法主要是，通过相关性的数据，来预测另一组相关的数据。比如：预测房价的高低，股票的涨跌，工资的高低，电影票的销售额等等。
3.自主编写线性回归算法 ，数据可以自己造，或者从网上获取。（加分题）
案例：通过年资和月薪的关系，绘画出相关的图，并且可以通过年资用来预测月薪。
源代码：
运行结果：
可以看出，年资越大的，月薪就越高。
