輸入：
1，連續的樣本特徵
2，連續的樣本標籤
目的：對連續的樣本特徵與標籤擬合出誤差最小的函式
最簡單的直線擬合函式：
h(x) = w1 * x + w0 * 1
代價函式：
為了最接近實際情況，最小化代價函式： j = 1/2m * σ（h(xj) - yj） ^ 2
m是樣本個數，σ對所有樣本求導，j是樣本序號，h(xj)是對第j個樣本經過擬合函式的輸出值，yj是第j個樣本的樣本標籤
最小化代價函式過程（優化過程）：
j無疑是乙個關於w1,w0的凸函式，所以，使用梯度下降法可以求解得到j最小值對應的w1和w0
步驟：（1），分別對w1和w0求代價函式j的偏導，得δ1和δ2
（2），根據梯度下降法，提出對於w1和w0的更新公式：w = w - α * (1 / m) * δ
（3），將樣本特徵值和標籤帶入更新公式，以更新w1和w0
（4），重複第三步，直至j達到最小值，得到相應的w1和w0，將w1和w0代入擬合函式中，即為最終的擬合函式
完整流程：
輸入：1，連續的樣本特徵
2，連續的樣本標籤
步驟：（1），確定擬合函式h(w，x)
（2），對代價函式求w的偏導，根據梯度下降法，得到對w的更新公式
（3），將樣本特徵值和標籤帶入更新公式，以更新w1和w0
（4），重複第三步，直至j達到最小值，得到相應的w1和w0，將w1和w0代入擬合函式中，即為最終的擬合函式
**部分：
見我的另一篇部落格《用於線性回歸與bp神經網路的簡單向量化程式設計思想與技巧》
，《用於尋找凸函式最小值的梯度下降（gradient descent）法》
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