对一些基本概念的理解（个人）
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区分回归和分类
回归就是对某一特性的随机判断，而分类就是 0 和 1
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区分监督学习 和 无监督学习
监督学习就是在一个已经打好标签的数据集上进行测试
而无监督学习，也分为 聚类算法 和 鸡尾酒宴会算法，是对没有标签的数据集上进行一些预判测试，如对环境音乐 和 人声叠加音的分割等等 -
机器学习中的 E T P
E即：经验，基于过去的经验或数据集
T即：任务，你拿这些数据是来干什么的
P即：预测结果
ps. 测试题做了三次才得过
Parameters and Cost Function
损失函数
[J(θ_0, θ_1) = frac{1}{2m}(h_θ(x^{(i)}) - y^{(i)})^2
]
其中
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h(θ) 为 预测函数，y 即 真实值
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m 即 样例数
梯度下降（Gradient descent）
直白点说，就是寻找 损失函数的最小值的过程，不断的减小 偏导数的斜率，期间有超参数 α
[θ_0 = θ_0 - α * frac{sigma J(θ_0, θ_1)}{sigmaθ_0}
$$]
θ_1 = θ_1 - α * frac{sigma J(θ_0, θ_1)}{sigmaθ_1}
[
然后上面两个公式，嵌套一层循环，直至 $frac{sigma J(θ_0, θ_1)}{sigmaθ_1}= 0$ ，即得到了局部最优解，或全局最优解
repeat until convergence{
$θ_0 := θ_0 - α * frac{1}{m}(h_{θ}(x^{(i)}) - y^{(i)})$
$θ_1:=θ_1-α*frac{1}{m}(h_θ(x^{(i)}) - y{(i)})* x^{(i)}$
}
> update 不断
##### "Batch" Gradient Descent
"Batch": Each step of gradient descent uses all the training examples
$sum_{i=1}^m(h_{θ}(x^{(i)}) - y^{(i)})$
####
#### Linear Algebra Review
> 一些规则
1. 一般大写字母代表 矩阵， 一些小写字母表示向量
2. 向量采用 1-indexed 开头]