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
回归和分类的区别：
主要在于输出变量的类型。定量输出（连续型变量预测）为回归；定性输出（离散型变量预测）为分类
数组和矩阵，对于线性回归重点是矩阵的加法和乘法：
什么是线性回归：
利用损失函数（误差的平方和/最小二乘法）来减小线性回归的误差：
实现优化最小二乘法方式：正规方程和梯度下降法
2.思考线性回归算法可以用来做什么？
线性回归算法主要是学习大量数据来预测某个事件的后续发展。销售部门可以用于预测下一季度的营业额；要租出去一套房子，预测可以获得租金多少；
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）