吴恩达机器学习打卡day1

本系列文档按课程视频的章节（P+第几集）进行分类，记录了学习时的一些知识点，方便自己复习。

课程视频P2

图1介绍了机器学习的三个指标。分别是：experience E, task T & performance measure P。

图1            

图2介绍了机器学习的分类，主要有：Superived learning 和Unsupervised learning, 其他的还有Reinforcement learning等等。

图2  

课程视频P3——监督学习（Superived learning ）

图3有两个问题，让你区分下面哪些应用是Superived learning 中的classification problem or regression problem.

图3  

课程视频P4——无监督学习（Unsuperived learning ）

图4有一个问题，让你区分下面哪些应用是Unsuperived learning类型.

图4  

课程视频P6——代价函数（Cost function）

图5介绍了cost function, 就是拟合函数曲线对应的目标值和真实数据值之间的差值的平方（欧式距离）再除以2倍的数据个数。

图5  

课程视频P8——数学模型

图6 给出了具有${\theta }_{}$