《机器学习》学习笔记（一）

今天看了两集Stanford 的Machine Learning，先说说感受，在看的过程中，脑海里冒出来一个念头：在中国的大学里，教授们都是好像在做研究，而学生们都是好像在上课，到头来不知道学到了什么，我在屏幕的这边都能感受到他们和我们的不一样。

其实对于机器学习，我是真心不懂，也不知道为什么忽然就想学习一下了，然后看了第一集就觉得实在是太牛X了，他们做的那个爬越障碍物的狗和快速避障的小车，都不是我们能搞出来的，说来也奇怪，我们不是也有他们一样的课程体系吗？照理说在大学里能做出来的东西，我们也应该能做出来啊，可是反观我们做的东西，缺少创新，说的直白一点就是一点也不有趣，就算是老师带领做的也不过尔尔。

我个人的感受就是我们的大学里，研究算法或者说类似于人工智能这种的实在是太少了，而做工程的每天都是在接一些项目，什么创新大赛啊不过就是在别人的基础上改一下而已。每个人都是为了做研究而做研究，或者说为了评职称或者为了毕业。

好啦，不提那些无关的东西了。

第一课主要是介绍了一下这个课程，展现了几个例子以及一些先修课程和要求，比如MATLAB之类的。介绍了本课程将要学的一些机器学习的内容，比如Supervised learning等

第二课主要讲了线性回归、梯度下降和正规方程式，推导了一部分公式，这部分要研究一下讲义。就这样吧。

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