学习资料：Coursera 吴恩达 机器学习
辅助资料：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes
一、 引言(Introduction)
1.2 机器学习是什么？
Tom Mitchell：一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。
e.g.经验E 就是程序上万次的自我练习的经验，任务T 就是下棋。性能度量值P 就是它赢得比赛的概率。
1.3 监督学习
监督学习：给学习算法一个由“正确答案”组成的数据集，然后运用学习算法，算出更多的正确答案（作出预测）。
回归问题：e.g.预测房价。回归是指，推测出这一系列连续值属性。
分类问题：e.g.估算良恶性肿瘤概率。分类指的是，我们试着推测出一组离散的输出值（0，1，2，3，……）。
希望获取大量（无限多）特征来做推测
-->无限多个特征的处理、存储
-->算法：支持向量机，里面有一个巧妙的数学技巧，能让计算机处理无限多个特征。
1.4 无监督学习
无监督学习：已知的只有一个数据集，不给标签（没法提前知道哪些是哪些）。无监督学习需要针对数据集，自动地找到数据中的结构，把这些数据自动地聚类到各个类。所以叫做聚类算法。
聚类应用：(例子)
谷歌新闻：搜索众多的新闻事件，自动地把同一主题的新闻事件聚类到一起；
组织大型计算机集群：解决什么样的机器易于协同地工作；
社交网络的分析；
鸡尾酒宴问题（分离音频）；
others:
Octave编程环境。对大量机器学习算法，第一步是建原型。
二、单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)
2.1 模型表示
回归一词指的是，我们根据之前的数据预测出一个准确的输出值。
分类问题，当我们想要预测离散的输出值，
m 代表训练集中实例的数量
x 代表特征/输入变量
y 代表目标变量/输出变量
(x,y) 代表训练集中的实例
(x(i),y(i)) 代表第i 个观察实例
h 代表学习算法的解决方案或函数也称为假设（hypothesis），是一个从x 到 y 的函数映射。
hθ (x)=θ0+θ1 x，只含有一个特征/输入变量，因此这样的问题叫作单变量线性回归问题。
2.2 代价函数
选择合适的参数（parameters）θ0 和θ1（斜率、截距）决定了我们得到的直线相对于我们的训练集的准确程度，模型所预测的值与训练集中实际值之间的差距（下图中蓝线所指）就是建模误差（modeling error）。
选出使得modeling error的平方和最小的模型参数。 即使得代价函数
误差平方代价函数，对于对于大多数线性回归问题非常合理的。
需要一种有效的算法，能够自动找出使代价函数J取最小值的参数θ0和θ1。
2.5 梯度下降
梯度下降思想：开始，随机选择一个参数的组合(θ0,θ1,......,θn )，计算J，然后寻找下一个能让J下降最多的参数组合。持续操作至到达一个局部最小值（local minimum），但不能确定得到的局部最小值是否是全局最小值（global minimum）。
理解：想想自己站在山顶一小步一小步往下寻找最快下山的路径。
批量梯度下降（batch gradient descent）算法的公式为：
a：学习率（learning rate），它决定下山迈出的步子有多大。
在批量梯度下降中，我们每一次都同时让所有的参数减去学习速率乘以代价函数的导数。
即，所有θj都减去微分项，然后所有θj都要更新成减去微分项后的值，然后再走下一步。
同时更新是梯度下降中的一种常用方法，是更自然的实现方法。
2.6 梯度下降的直观理解
在梯度下降法中，当我们接近局部最低点时，梯度下降法会自动采取更小的幅度，导数值会自动变得越来越小，所以梯度下降将自动采取较小的幅度。所以实际上没有必要再另外减小
2.7 梯度下降的线性回归
对我们之前的线性回归问题运用梯度下降法，关键在于求出代价函数的导数，即：
时：
时：
则算法改写成：
Repeat {
}
批量梯度下降，指的是在梯度下降的每一步中，我们都用到了所有的训练样本，在梯度下降中，在计算微分求导项时，我们需要进行求和运算，所以，在每一个单独的梯度下降中，我们最终都要计算这样一个东西，这个项需要对所有m个训练样本求和。因此，批量梯度下降法这个名字说明了我们需要考虑所有这一"批"训练样本，而事实上，有时也有其他类型的梯度下降法，不是这种"批量"型的，不考虑整个的训练集，而是每次只关注训练集中的一些小的子集。在后面的课程中，我们也将介绍这些方法。
用线性代数 计算代价函数J最小值的数值解法，正规方程(normal equations)的方法。数据量较大时，梯度下降法比正规方程要更适用一些。
三、线性代数回顾(Linear Algebra Review)
略
