预测函数表示为 H 函数 ， 该函数是需要造出来的 分类函数 ，用来对输入数据预测结果 。这个模型创造的过程，需要对数据有大概了解， 或者可以猜测使用的预测函数大概形式 ， 比如是 线性函数还是非线性函数模型。
损失函数表示为 J 函数（cost）, 该模型用来预测 H函数输出结果 与 训练数据类别之间的偏差（H-Y）, 综合考虑所有训练数据的损失，将损失求和或者平均。 表示训练预测结果与实际预测类别的偏差。 J 函数结果值越小 函数预测越准确。
找J 函数 最小值的不同方法， 比如 梯度下降法 Gradient Descent