模型（如何模拟）---策略（风险函数）--算法（最优化方法）
第一节:
机器学习的基本概念和分类
第二节：
线性回归，最小二乘
批梯度下降(bgd)和随机梯度下降(sgd)
第三节:
过拟合，欠拟合
非参数学习算法：局部加权回归
概率角度解释线性回归。极大似然估计(mlp)
分类：逻辑回归
斯坦福机器学习课程笔记
原文：http://www.cnblogs.com/buyizhiyou/p/6056296.html
