机器学习的三大任务

1. 机器学习的三大任务分别是回归，分类，和聚类，其中前两种是有监督学习，后一种是无监督学习。
   其含义分别如下：
   回归（regression）：待预测变量为连续型变量；
   分类 (classification)：待预测变量为离散型变量；
   聚类 (structured learning)：没有待预测变量，主要是分析数据本身的结构及分布。

机器学习就是要找一个函数，

三个步骤

第一步：定义一个函数，系数未知

第二步：定义一个损失函数，

不同系数情况下得到的预期值和真实值的差距

第三步：调整w,b ,使得损失函数最小

先只考虑w参数

w，b参数都考虑

目前函数是基于训练集的，需要用测试集去测试

在测试数据上的表现，可以看出数据是7天周期循环的

调整函数

上述可以发现，考虑一个月的Loss比考虑一周的Loss更小

再加到56天，Loss没什么变化