在了解梯度下降（Gradient Descent）之前，我们先要知道有关线性回归的基本知识，这样可以进一步的加深对梯度下降的理解，当然梯度下降（Gradient Descent）并不单单只能进行回归预测，它还可以进行诸如分类等操作。

当你初次涉足机器学习时，你学习的第一个基本算法就是 梯度下降 (Gradient Descent), 可以说梯度下降法是机器学习算法的支柱。 在这篇文章中，我尝试使用 python$python$ 解释梯度下降法的基本原理。一旦掌握了梯度下降法，很多问题就会变得容易理解，并且利于理解不同的算法。

在之前的文章中，我们学习了划分聚类方法，并着重介绍了其中的 K-Means 算法。K-Means 算法可以说是用处非常广泛的聚类算法之一，它非常好用。但是，当你使用过这种算法之后，你就会发现一个比较让人「头疼」的问题，那就是我们需要手动指定 K 值，也就是聚类的类别数量。

针对一张成都著名景点：锦里的图片，通过 Mini Batch K-Means 的方法将相近的像素点聚合后用同一像素点代替，以达到图像压缩的效果。

划分聚类，顾名思义，通过划分的方式将数据集划分为多个不重叠的子集（簇），每一个子集作为一个聚类（类别）。

在划分的过程中，首先由用户确定划分子集的个数 k$k$，然后随机选定 k$k$ 个点作为每一个子集的中心点，接下来通过迭代的方式：计算数据集中每个点与各个中心点之间的距离，更新中心点的位置；最终将数据集划分为 k$k$ 个子集，即将数据划分为 k$k$ 类。

而评估划分的好坏标准就是：保证同一划分的样本之间的差异尽可能的小，且不同划分中的样本差异尽可能的大。