【监督学习】第五课高斯过程（gussian process，最大后验，岭回归）（上）
这一课基本上就回忆了一下前面的各种regression ，然后和传统统计与贝叶斯思想联系起来。 还是线性回归 对于一个线性系统 Xw = y 假设y为观测值，那么观测值 为 真实值和噪音的和。y = Real + noise 加入正则化 那么现在对w求解，使用最小二乘法，满足预测值与观测值得平方差最小。 也就是他们的差的向量（y - Xw）的dot product 点积。 对偶写法 求出w和α的关
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