Task1: 線性迴歸；Softmax與分類模型、多層感知機知識點總結

線性迴歸 理解標籤、特徵兩個重要概念 特徵（feature）：是一種輸入（Input）; 用於預測標籤的因素(attribute)；e.g. 房屋大小，地理位置等用於預測房價 標籤（label）：是一種輸出（output）；最後的結果 損失函數和優化函數 損失函數：用於呈現預測值和真實值之間的差距（difference），數值越小誤差越小（P.S.：通俗地說線性迴歸中，預測值是那條線上的點，真實值

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