《機器學習》學習筆記（一）

今天看了兩集stanford 的machine

learning，先說說感受，在看的過程中，腦海裡冒出來一個念頭：在中國的大學裡，教授們都是好像在做研究，而學生們都是好像在上課，到頭來不知道學到了什麼，我在螢幕的這邊都能感受到他們和我們的不一樣。

其實對于機器學習，我是真心不懂，也不知道為什麼忽然就想學習一下了，然後看了第一集就覺得實在是太牛x了，他們做的那個爬越障礙物的狗和快速避障的小車，都不是我們能搞出來的，說來也奇怪，我們不是也有他們一樣的課程體系嗎？照理說在大學裡能做出來的東西，我們也應該能做出來啊，可是反觀我們做的東西，缺少創新，說的直白一點就是一點也不有趣，就算是老師帶領做的也不過爾爾。

我個人的感受就是我們的大學裡，研究算法或者說類似于人工智能這種的實在是太少了，而做工程的每天都是在接一些項目，什麼創新大賽啊不過就是在别人的基礎上改一下而已。每個人都是為了做研究而做研究，或者說為了評職稱或者為了畢業。

好啦，不提那些無關的東西了。

第一課主要是介紹了一下這個課程，展現了幾個例子以及一些先修課程和要求，比如matlab之類的。介紹了本課程将要學的一些機器學習的内容，比如supervised

learning等

第二課主要講了線性回歸、梯度下降和正規方程式，推導了一部分公式，這部分要研究一下講義。就這樣吧。