【画一条直线】我们第一个（极小的）机器学习应用

画一条怎样的线？

在回答这个问题之前我们必须要了解另外两个问题：

1.为什么要画这条直线？
2.这条直线要具备怎样的特征？

　　其实这两个问题并不好回答，因为这必然会牵扯到机器学习的理论方面，我真的不想扯那么远（其实我不是很懂怕说错了），只从我们现在要处理的这个实际问题问题——“网站每小时的访问量”入手。

　　我们要解决的实际问题是：根据现有的访问量变化趋势，来预测未来访问量的变化，看是否会超出现有设备的承受范围，给出时间点，以便网站方能够做好应对方案。

　　可以说——总结规律，预测未来——就是我们要做的，其中总结规律也可以说是寻找模型。

　　而现在我们要画的直线就是我们寻找的模型。（其实鬼都知道，这条直线肯定是不行的，不过没有关系先从一维模型开始）

　　最好的模型是什么呢？最好的模型就是能够精确的说出今后的每小时的访问量是多少，这是不可能的，因为有y和x之间并没有必然的逻辑关系，我们要做的就是试图用一种逻辑关系去“解释”y和x之间的关系，当然就不能胡乱给一个函数模型，评判模型好坏的标准，就是看：归纳出来的值与实际值的差（f(x)-y），虽然不能相等，但差值要尽量小才行，用程序表达就是：

1 def error(f,x,y):
2     return sp.sum((f(x)-y)**2)

　　留意一下，为什么定义为errer，因为模型与实际值的差的本质就是一个错误——你没有预测正确，与实际值产生误差了；另外为什么用差的平方求和表示，因为误差有正有负，其实取绝对值也可以。

好了，开始划线了

《待续。。。》

这是我手画上去的