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十四、无监督学习14.1 K-Means算法K-均值是最普及的聚类算法，算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组。K-均值是一个迭代算法，假设我们想要将数据聚类成n个组，其方法为:1、选择K个随机的点，称为聚类中心（cluster centroids）；2、对于数据集中的每一个数据，按照距离个中心点的距离，将其与距离最近的中心点关联起来，与同一个中心点关联的所有点聚成一类。3、计算每一个组的平均值，将该组所关联的中心点移动到平均值的位置。重复2、3步骤直至中心点不再变化。K-均值

四、多变量线性回归4.1 梯度下降法实践–学习率4.2 正规方程4.2.1 正规方程表达式：summary总结一下，只要特征变量的数目并不大，标准方程是一个很好的计算参数的替代方法。具体地说，只要特征变量数量小于一万，我通常使用标准方程法，而不使用梯度下降法。随着我们要讲的学习算法越来越复杂，例如，当我们讲到分类算法，像逻辑回归算法，我们会看到，实际上对于那些算法，并不能使用标准方程法。对于那些更复杂的学习算法，我们将不得不仍然使用梯度下降法。因此，梯度下降法是一个非常有用的算法，可以用

一、引言1.1 监督学习监督学习指的就是我们给学习算法一个数据集。这个数据集由“正确答案”组成。在房价的例子中，我们给了一系列房子的数据，我们给定数据集中每个样本的正确价格，即它们实际的售价然后运用学习算法，算出更多的正确答案。比如你朋友那个新房子的价格。用术语来讲，这叫做回归问题。我们试着推测出一个连续值的结果，即房子的价格。监督学习的基本思想：我们数据集中的每个样本都有相应的“正确答案”。再根据这些样本作出预测，就像房子和肿瘤的例子中做的那样。我们还介绍了回归问题，即通过回归来推出一个连续的输出