Andrew Ng機器學習課程筆記--week1（機器學習介紹及線性回歸）1. 内容概要2. 重點&難點

之前看過一遍，但是總是模模糊糊的感覺，也剛入門，雖然現在也是入門，但是對于一些概念已經有了比較深的認識（相對于最開始學習機器學習的時候）。是以為了打好基礎，決定再次學習一下Andrew Ng的課程，并記錄筆記以供以後複習參考。

1. 内容概要

• 1. Introduction
  • 什麼是機器學習
  • 監督學習
  • 非監督學習
• 1. Linear Regression with One Variable
  • 模型展示
  • 損失函數定義
  • 梯度下降算法
  • 線性回歸中的梯度下降
  • 線性代數計算複習

2. 重點&難點

上面内容中需要強調的有：

1）梯度下降算法

計算步驟：

梯度下降又可分為：梯度下降、随機梯度下降、批量梯度下降，具體差別和如何實作參考

梯度下降、随機梯度下降和批量梯度下降

MARSGGBO 原創 2017-8-2