线性回归

模型：线性回归的假设：输出与各个输入之间是线性关系，求出最终的权重与偏置

损失函数：在训练过程中衡量价格预测值与真实值间的误差，单个样本时，使用平方误差；取小批量样本时，使用平方误差求平均。

优化：使用随机梯度下降，小批量随机梯度下降指先选取一组模型参数的初始值，如随机选取；接下来对参数进行多次迭代，使每次迭代都可能降低损失函数的值。

矢量计算：使用torch做矢量加法比使用标量加法更快。

Softmax与分类模型

线性回归用于连续值预测
Softmax用于离散值预测

多层感知机

多层感知机（multilayer perceptron，MLP）:神经网络的基础架构
神经网络的激活函数：使得神经网络能够进行非线性变换，激活函数一定是非线性的，通常有ReLU函数、Sigmoid函数、tanh函数

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