预测从瞎猜开始
机器学习是应用数学方法在数据中发现规律的过程。既然数学是对现实世界的解释，那么我们回归现实世界，做一些对照的想象。
想象我们面前有一块塑料泡沫做的白板，白板上分布排列着数枚蓝色的图钉，隐约地它们似乎存在着某种规律，我们试着找出规律。
白板上的图钉（数据）如上图所示，我们有没有一种方法（数学算法）来寻找规律（模型解释）呢？ 既然不知道怎么做，那我们瞎猜吧！
我拿起两根木棒在白板前比划，试着用木棒表示数据的规律。我随便放了放，如下图所示：
它们似乎都在一定程度上能表示蓝色图钉的规律，那么问题来了，绿色（虚线）和红色（实线）哪一个表示更好呢？
损失函数（成本函数）
好与坏是很主观的表达，主观的感受是不可靠的，我们必须找到一种客观的度量方式。我们想当然的认为误差最小的表示，是最好的。那么，我们引出一种量化误差的方法—最小二乘法。
最小二乘法：使误差的平方和最小的办法，是一种误差统计方法，二乘就是平方的意思。
SE=∑(ypred−ytrue)2
最小二乘法的解释是这样的，我们用预测值-实际值表示单点的误差，再把它们的平方和加到一起来表示整体误差。（平方的好处可以处理掉负数值，用绝对值的和也不是不可以。）我们用这个最终值来表示损失（成本），而可以表示损失（成本）的函数就叫做损失函数（成本函数）。
如上图我们可以看到，蓝色点到实线的距离就是我们要带入公式的误差。虽然它们看上去相近，但经过计算的结果是红色实线(y=3x+2)的损失为27.03，而绿色实线（y=4x+4）的损失为29.54，显然红色模型优于绿色模型。
那么，还有没有比红色实线更好的模型来表示数据呢？有没有一种方式来找到它呢？
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