做机器学习的时候，会把数据分为训练数据（训练模型）和测试数据（测试模型）。
归一化是对测试数据X进行处理，正则化是调整我们的损失函数（loss function）
归一化是预处理阶段做的
做机器学习/人工智能跟做web开发不一样，甚至跟大数据开发也不一样！！！
代码量会越来越少！！！
学人工智能是不是要恶补数学呢？用到时去看看就可以，毕竟你是去做工程类的，不是像一些个博士样的去研究算法！！！
工程类的人工智能工程师一天天的在调整参数，训练模型，做数据的预处理！！！
intercept 截距
normalize 归一化
max_inter 最大迭代次数
average gradient descent 平均梯度下降
SCG 随机梯度下降
range regretion 用的是l2正则！！！