作为英语课程，读中文参考资料确实有助于了解，但是出于对以后更长久的学习优势考虑，笔记中我会尽量采用英文来表述，这样有助于熟习专有名词以及常见语法结构，对于无中文翻译的资料阅读大有裨益。

Week1

一、Introduction

二、Algorithm（算法）:

1\. Supervised Learning（监督算法）

• 每个样本有一个正确答案

  • 肿瘤分类

  2. Unsupervised Learning

     • 并不知道样本正确与否，仅仅做一个分类

       • 天文学星系聚集

  3. Others: Reinforcement learning（强化学习）.etc

三、Linear Regression with One Variable

1. 单变量线性回归

   • Regression（回归）：根据历史数据推测未来数据

2. Training Set训练集m

   • 训练集m
   • 输入变量x
   • 目标变量y
   • 训练集实例(x,y)
   • 参数parameter
   • 学习率，Learning Rate
   • h——hypothesis学习算法得到的处理函数（模型）
   • （x ⁽ⁱ⁾ ,y ⁽ⁱ⁾ ）具体的事例

3. Cost Function代价函数，又称为误差平方d代价函数

   • 线性回归函数：h (x)= +x

   • Cost Function: J(,)=

     • 代价函数应当最小，代价函数绘制了等高线图

4. Gradient Descent梯度下降

   • 一种方法，找到J()的最小值

5. Gradient Descent Algorithm梯度下降算法

   • 对于不同的迭代务必须要同步升级

6. Linear Regression and Gradient Descent Algorithm

   • 代入5.2中的公式可以得到的迭代公式如下

   • Called:批量梯度下降

   四、线性代数回顾

   1. 如题，对矩阵的转置、取逆运算等进行了回顾

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